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SAS 優化研究 (1)

教學目標

初步了解 SAS 優化研究的基本概念。(此篇主要為準備考試的心得筆記)

重點概念

首先優化是作業研究,工業工程與管理所組成的科學,其是選擇產生最佳效果的可用操作之過程結果。而數學優化主要有三個階段,分別為:

  1. 描述分析 (Descriptive):發生了什麼?
  2. 預測分析 (Predictive):將會發生什麼?
  3. 指示分析 (Prescriptive):應該怎麼做?

接著優化的業務案例,主要有:

  1. 計劃生產:確定應生產幾種可能的產品組合中的哪一種實現最高利潤。
  2. 設施位置:找到與該位置相關的最佳站點,像是新工廠,材料供應商和配送中心。
  3. 投資組合選擇:最大化投資回報率,同時平衡回報與風險。
  4. 人員分配:使人員符合工作要求,以便滿足當前需求和預期的變化,取決於預算和人力資源要求。
  5. 供應鏈計劃:找到將產品從工廠轉移到配送中心的最低成本方式到商店,併計劃可能的中斷或擴展。
  6. 促銷營銷:確定促銷優惠,投放渠道的最佳組合,和客戶最大化營銷投資的整體回報。
  7. 供應商選擇和評估:選擇要處理的供應商滿意要求和最大化槓桿,使用各種標準對供應商進行評級。
  8. 庫存補貨:重新訂購級別和最大庫存水平,以滿足要求客戶服務目標和最小化成本。
  9. 定價決策:根據成本和區域需求建立並維持最佳日常價格模式和有競爭力的價格資訊。

再來從 SAS 資料集中讀取集合和參數值,並將模型輸出寫入 SAS 資料集是 OPTMODEL 程序應用優化分析的重要部分,其中 SOLVE 語句導致數學優化模型從宣告建立陳述並解決,其產生包含最佳目標值的解決方案摘要和解決時間。

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proc optmodel;
/* 宣告集合 (Sets) 和參數 (Parameters) */
/* 宣告模型元素 (Elements) */
solve;
/* 輸出摘要統計 */
quit;

最後優化建模處理流程主要為定義業務問題代表著做出必要的假設和近似將其表示為理想地在合理的時間內解決之優化模型,若無法在業務問題的上下文中解釋優化問題的最佳解決方案,模型就有可能必須進行修改,所以我們針對商業問題會透過公式產生優化模型,產生解決方案以利解釋商業問題,同時再度修改優化模型。

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