Operasyonel araştırma, karmaşık sistemlerde karar verme süreçlerini modellemek, analiz etmek ve optimize etmek amacıyla geliştirilen bilimsel bir disiplindir. Kaynak tahsisi, planlama, risk yönetimi veya lojistik gibi problemlerin çözümünde matematiksel, istatistiksel ve algoritmik yöntemler titizlikle kullanılır. Yapay zekadan farklı olarak, operasyonel araştırma genellikle belirleyici ve açıklanabilir sonuçlar sunan, biçimsel matematiksel modeller üzerine kurulu bir yaklaşım benimser. Bu sayede yüksek açıklanabilirlik ve sağlamlık ile optimal veya optimal yakın çözümler elde edilir.
Kullanım alanları ve örnekler
Operasyonel araştırma; endüstri, lojistik, ulaşım, finans, sağlık ve tedarik zinciri yönetimi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Örneğin, dağıtım rotalarını, stok yönetimini, vardiya planlamasını veya personel atamasını optimize edebilir. Havacılıkta, yakıt maliyetlerini en aza indirmek ve operasyonel verimliliği artırmak için kullanılır. Sağlık sektöründe ameliyathanelerin veya hastane kaynaklarının organize edilmesinde yardımcı olur.
Başlıca yazılımlar, kütüphaneler ve çerçeveler
Operasyonel araştırmada öne çıkan araçlar arasında CPLEX, Gurobi ve açık kaynaklı CBC gibi optimizasyon çözücüleri bulunur. PuLP (Python), OR-Tools (Google) ve SciPy (sayısal optimizasyon için) gibi kütüphaneler sıklıkla kullanılır. Modelleme için AMPL, Pyomo veya JuMP (Julia) güçlü çözümler sunar.
Son gelişmeler, eğilimler ve trendler
Son yıllarda operasyonel araştırma ile yapay zekanın entegrasyonu, özellikle dinamik veya belirsiz problemlerde ön plana çıkmaktadır. Makine öğrenimi, optimizasyon modellerini geliştirmek veya çözüm sürecini hızlandırmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Açık kaynak araçlar yaygınlaşıyor ve bulut bilişim ile büyük ölçekli problemlerin çözümü mümkün hale geliyor. Ayrıca, çözümlerin yorumlanabilirliği ve sağlamlığına olan ilgi artmakta; bu da regülasyon ve endüstri gereksinimlerini karşılamak için önemlidir.