Более 80% компаний из списка Fortune 500 используют математическую оптимизацию в различных сферах своей деятельности, получая от этого максимально эффективные бизнес-решения, реализация которых позволяет зарабатывать и экономить десятки и сотни миллионов долларов. МО превращает бизнес-задачу в математическую модель, а затем находит для нее наилучшее решение, представляя подробный план действий по его достижению.

Модели МО играют различную роль на разных уровнях управления. На верхнем уровне модели предлагают информацию и помогают понять проблему. Модель используется в качестве средства стратегического планирования, что бы предвидеть будущее, исследовать альтернативы, разработать несколько вариантов деятельности на различные случаи развития событий.

Использование инструментов МО позволяет выявить и задействовать имеющиеся внутренние (технологические, организационные, экономические и др.) резервы и умело использовать имеющееся окно возможностей.

МО предоставляет бизнесу четкий ответ на вопрос: «Что нужно сделать для увеличения эффективности/прибыльности ?»

Математическая оптимизация существенно преобразовала такие отрасли как: авиация, логистика, финансы, энергетика, телекоммуникации, предоставив компаниям возможность решать их сложнейшие задачи и принимать оптимальные решения, максимально повышающие их операционную эффективность.

Ознакомиться с подходом решения бизнес-задач при использовании МО можно в нашей статье «Использование математической оптимизации в бизнесе».

В широком понимании, математическая оптимизация (далее МО), также известна как экономико-математическое моделирование, и/или математическое программирование (начинает свой отсчет с работ советского академика (1939 год), лауреата Нобелевской премии (1975) Л. В. Канторовича) – это процесс выбора наилучшего значения (по выбранному критерию) из некоторого набора доступных альтернатив.

Необходимость решения задач математической оптимизации возникает всякий раз, когда имеются альтернативные варианты использования имеющихся  ресурсов.

Например: представим, что у нас имеются 100$, которые мы хотим направить на рекламу. В этом случае нам понадобится проанализировать имеющиеся виды рекламных носителей (печатные, цифровые, радио) их условия/требования к размещаемым материалам, структуру и численный состав целевой аудитории, показатель конверсий и т.д. После чего мы сможем определить наилучший для нас вариант (с точки зрения критерия эффективности) вложения наших средств.

Таким образом, описанный в примере процесс включающий в себя:

– расчет имеющихся вариантов;

– сравнение между собой полученных значений;

– выбор наилучшего результата

, и есть задача математической оптимизации (в самом простом ее виде).