Как определить, сколько людей нужно нанять на новый fulfillment, чем именно его заполнить и куда положить конкретный товар? Чем больше становится бизнес, тем выше неопределенность и тем дороже стоит ошибка. Победить хаос и выбрать оптимальное решение — одна из задач команды data science. А поскольку в основе анализа данных — математика, с нее и начнём.
В этом посте мы рассмотрим задачи оптимизации с неопределенностью в данных и их аппроксимацию детерминированными выпуклыми задачами. Это один из основных трюков в робастной оптимизации — технике, позволяющей справляться с задачами оптимизации, слишком чувствительными к изменению входных данных.
Вопрос чувствительности очень важен. Для задач, качество решения которых слабо зависит от изменения в данных, проще использовать привычную стохастическую оптимизацию. Однако в задачах с высокой чувствительностью этот подход будет давать плохой результат. Таких задач много в финансах, управлении поставками, проектировании и многих других областях.
И да, это пример поста, где сложность растет экспоненциально (сорян уж)…
