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[ SAS 활용 노하우 ] Optimization part1

Started ‎05-15-2021 by
Modified ‎05-15-2021 by
Views 645

 

 

이번 게시글은 Optimization으로 다양하고 강력한 최적화, 시뮬레이션 및 프로젝트 일정 관리 기법을 제공하여 제한된 리소스와 다른 관련 제약 사항 내에서 최상의 결과를 도출할 수 있는 활동을 파악합니다.

 

기업은 더 많은 대안과 시나리오들을 검토하여 목표 달성을 위한 최적의 리소스 할당 및 계획을 결 정할 수 있습니다. 운영 리서치 분석 통합으로 의사결정 프로세스의 안정성이 향상되고 이를 반복 적으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 기존의 분석 및 BI 시스템을 최대한 활용하고 경쟁력을 확보 할 수 있습니다.

 

1. 선형계획법 (Linear Programming)

 

목적함수와 제약식이 모두 선형으로 수식화 될 수 있는 경우

 

* 선형계획법의 특징

  1. 목적 함수와 제약 조건들이 변수의 선형 관계를 표현합니다.
    1. 한개의 목적함수와 1개의 이상의 제약식으로 구성됩니다.
    2. 목적함수는 최대화 혹은 최소화를 취합니다.
  2. 각 제약 조건들은 등식(=) 혹은 부등식(≥,≤)으로 표현합니다.
  3. 모든 선형 계획 문제의 변수들은 음수가 될 수 없음

    1. 음수인 경우 적절한 변형을 통해 양수화를 시킵니다.
    2. 제약 공간 상의 모든 실수 값을 가질 수 있습니다.

 

* 선형계획 모형의 응용

  1. 생산 - 제조, 재무, 광고, 고용 - 훈련 , 생산 - 분류(물류) 등
  2. 수송 - 교통망, 농업, 군사 - 운용분야
  3. 식단문제 등

 

* SAS Programming

 

그림1.png  

 

 

2. 정수계획법(Integer Programming)

 

선형계획법에서 의사결정변수가 정수 값만을 가지는 경우

 

* 정수계획법의 종류

 

그림1.png

 

* SAS Programming

 

그림1.png

 

 

 

3. 목표계획법 ( Goal Programming )

 

목적함수에 단 하나의 목표 이외에 서로 상충되는 여러 개의 목표를 포함하고 있는 경우

 

* 목표계획법의 특징

 

  1.   여러 개의 목표 중 우선순위가 높은 목표부터 만족시켜 나감.                                                               (상위의 목표가 충족이 안된 상황에서는 하위의 목표도 충족될 수 없다고 가정)
  2. 목표에 미달하거나 초과하는 값을 표시하는 편차변수를 도입하여 편차합의 최소화를 목적함수로 하는 최소화 문제로서, 결정하고자 하는 직접적인 변수는 편차변수가 됨

  3. 이익을 최대화 하는 경우 선형계획법과 목표계획법의 개념

 

그림1.png

 

 

* 목표계획법 구축 절차

 

그림2.png

 

* SAS Programming

 

그림1.png

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Last update:
‎05-15-2021 06:43 AM
Updated by:
Contributors

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