דרך אידיאלית למצוא את התוצאה הטובה ביותר בקבוצת פריטים תהיה על פי חישוב של כל האפשרויות האפשריות ובחינת התוצאה הטובה ביותר. אך בפועל, ברוב המקרים לא ניתן לבצע בדיקה של כל האפשרויות.
אופטימיזציה היא כלל שיטות כדי למצוא פתרון המגיע מאוד קרוב אל התוצאה האידיאלית, אף על פי שהשיטה לא מביאה בתמיד לתוצאה אידיאלית.
תהליך האופטימיזיה יכול להיות מורכב ולכלול כמה צעדים:
– הגדרת יעד: הגדרת המדדים או המטרות שאנו מעוניינים למיטב מאוד. יעדים יכולים להיות מוגבלים טכנית (לדוגמה, זמן ריצה או זמן מענה) או ראשוניים / משניים (לדוגמה, רווח, הפחתת עלויות או יעדי שוק).
– מתודולוגיה: הגדרת שיטות וקריטריונים למציאת התוצאה הגבוהה ביותר. זה יכול לכלול יכולת לפתח פתרונות אלגוריתמיים או תהליכים סטטיסטיים להרגעת החישוב ו/או להשתמש בטכניקות מתקדמות כמו למידת מכונה, למידת עמידה או תכנות ליניארי.
– אפיון המודל: המידע הנדרש כדי לבצע את התהליך החישובי, כולל מגבלות טכניות, מגבלות יעד ומשאבים זמינים למידע.
– הקלטת המידע: אחריות על גיוון המידע ועדכונו על סמך המדדים והצרכים הרלוונטיים למסגרת הבעיה המוגדרת.
– בניית הבסיס הנתונים: ביצוע חישובים, אוסף תוצאות וסטטיסטיקות לגורמים וערכים נדרשים למינוע החיפוש.
– ניתוח: תהליך הדרך שומרת אודות המשקל הנכון של כל משתנה בשיטת הקבוצה של מודל הקבוצה. דרך זו ניתן למצוא מי עבר ובεוטיה ולעקוב אחרי תחוי שיפור בזמן הזקנה של התחומים המבוטאים בערכים המודלים – בנאתים התוכליות להיות עתירים בערך.
