Badania operacyjne to dyscyplina naukowa zajmująca się modelowaniem, analizą i optymalizacją procesów decyzyjnych w złożonych systemach. Opiera się na rygorystycznych metodach matematycznych, statystycznych i algorytmicznych do rozwiązywania problemów związanych z alokacją zasobów, planowaniem, zarządzaniem ryzykiem czy logistyką. W odróżnieniu od sztucznej inteligencji, która często wykorzystuje uczenie maszynowe i nieustrukturyzowane dane, badania operacyjne bazują na deterministycznych i formalnych modelach matematycznych, oferując rozwiązania optymalne lub zbliżone do optymalnych, z wysoką wyjaśnialnością i odpornością.
Przypadki użycia i przykłady zastosowań
Badania operacyjne są szeroko stosowane w przemyśle, logistyce, transporcie, finansach, ochronie zdrowia oraz zarządzaniu łańcuchami dostaw. Przykładowo, umożliwiają optymalizację tras dostaw, zarządzanie zapasami, planowanie grafików czy przydział personelu. W lotnictwie pomagają minimalizować koszty paliwa i zwiększać efektywność operacyjną. W ochronie zdrowia wspierają organizację bloków operacyjnych i alokację zasobów szpitalnych.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
Do najważniejszych narzędzi należą solvery optymalizacyjne, takie jak CPLEX, Gurobi oraz open source CBC. Popularne biblioteki to PuLP (Python), OR-Tools (Google) oraz SciPy (do optymalizacji numerycznej). Do modelowania wykorzystuje się AMPL, Pyomo lub JuMP (Julia), które umożliwiają elastyczne opisywanie i rozwiązywanie złożonych problemów.
Najnowsze osiągnięcia i trendy
Ostatnie trendy obejmują integrację badań operacyjnych ze sztuczną inteligencją, zwłaszcza w rozwiązywaniu problemów dynamicznych lub niepewnych. Coraz częściej wykorzystuje się uczenie maszynowe do udoskonalania modeli optymalizacyjnych czy przyspieszania rozwiązań. Zyskują na popularności narzędzia open source, a dzięki chmurze obliczeniowej możliwe jest rozwiązywanie problemów na dużą skalę. Rośnie także znaczenie interpretowalności i odporności rozwiązań, co jest istotne dla wymogów regulacyjnych i przemysłowych.