Операційне дослідження — це наукова дисципліна, що спрямована на моделювання, аналіз та оптимізацію процесів прийняття рішень у складних системах. Вона ґрунтується на суворому використанні математичних, статистичних та алгоритмічних методів для розв'язання задач розподілу ресурсів, планування, управління ризиками чи логістики. На відміну від штучного інтелекту, що часто використовує машинне навчання і неструктуровані дані, операційне дослідження спирається на детерміновані та формалізовані математичні моделі, забезпечуючи оптимальні або майже оптимальні рішення з високою пояснюваністю та надійністю.
Варіанти використання та приклади
Операційне дослідження широко застосовується в промисловості, логістиці, транспорті, фінансах, охороні здоров'я та управлінні ланцюгами постачань. Наприклад, воно оптимізує маршрути доставки, управління запасами, розклади чи розподіл персоналу. У авіації допомагає мінімізувати витрати на паливо та підвищити ефективність операцій. У медицині — організовувати операційні та розподіляти ресурси лікарень.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Серед основних інструментів — оптимізаційні солвери CPLEX, Gurobi, а також open source CBC. Часто використовують бібліотеки PuLP (Python), OR-Tools (Google) та SciPy (для числової оптимізації). Для моделювання застосовують AMPL, Pyomo чи JuMP (Julia), які дозволяють ефективно описувати й вирішувати складні задачі.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Сьогодні популярною є інтеграція операційного дослідження зі штучним інтелектом, особливо для динамічних чи невизначених задач. Машинне навчання дедалі частіше використовується для вдосконалення моделей оптимізації чи прискорення розв'язання. Open source інструменти набирають популярності, а хмарні обчислення дозволяють вирішувати задачі великого масштабу. Зростає також увага до інтерпретованості та надійності рішень для відповідності регуляторним і промисловим вимогам.