선형 프로그래밍은 수학적 방정식을 사용하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 예를 들어 크리스마스에 제조 할 4 가지 제품 라인의 수와 수량을 결정해야하는 경우 쇼핑 시즌, 선형 프로그래밍은 옵션을 선택하고 최대를 생성하는 제품의 혼합을 수학적으로 계산합니다. 이익. 변수의 수가 많은 경우가 많기 때문에 선형 프로그래머는 컴퓨터에 의존하여 계산합니다.
모델링
선형 계획법을 사용하려면 문제를 수학적 모델로 변환해야합니다. 이를 위해서는 이익 극대화 또는 손실 최소화와 같은 목표가 필요합니다. 모델에는 이러한 목표에 영향을주는 의사 결정 변수와 수행 할 수있는 작업을 제한하는 제약 조건도 포함되어야합니다. 예를 들어, 공급이 제한되어 있고 고급 제품에 집중할지 아니면 더 많은 생산량에 집중할지 알고 싶은 경우 이 모델에는 목표, 변수 및 제약 조건이 있으므로 이익을 극대화하는 저렴한 상품 시작합니다.
선형성
선형 계획법은 논리적으로 충분히 선형 방정식에 의존합니다. 다른 모든 것이 일정하게 유지되는 동안 매출을 두 배로 늘리면 방정식은 수익을 두 배로 늘릴 것입니다. 그러나 일부 의사 결정 변수에는 비선형 효과가 있습니다. 예를 들어 창업을 위해 예산을 두 배로 늘린다 고해서 첫해의 수익이나 지출도 두 배가되는 것은 아닙니다. 규모의 효율성은 종종 선형 효과와 관련이 없습니다. 목표 프로그래밍과 같은 선형 프로그래밍의 대안은 비선형 변수를 고려합니다.
현실
선형 프로그래밍은 사용하는 모델이 실제 세계를 반영하는 경우에만 효과적입니다. 모든 모델은 특정 가정에 의존하며 유효하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 3 배의 생산이 판매를 3 배로 늘릴 것이라고 가정하지만 실제로는 시장을 포화시킵니다. 선형 방정식은 때때로 실제 세계에서 의미가없는 결과를 제공합니다. 수익을 극대화하기 위해 해군이 23.75 전함을 건조하도록 계약해야합니다. 실제로 .75를 어떻게 처리 할 것입니까? 자귀?. 그러나 숙련 된 선형 프로그래머는 이러한 문제를 처리하기 위해 모델과 방정식을 조정할 수 있습니다.
굽힐 수 없음
어떤 상황에서는 선형 계획법에 맞출 가능성이 너무 많습니다. 의료 행위는 선형 계획법을 사용하여 암에 대한 최적의 방사선 치료를 결정할 수 있습니다. 환자이지만 의학적 상태는 매우 다양하므로 의사는 필연적으로 선형에 맞지 않는 일부를 찾습니다. 모델. 물론 선형 프로그래밍에는 직관이나 직감이 없습니다. 군대를위한 선형 프로그램을 작업하는 Heath Hammett는 2005 년 "Signal"잡지에 사람들이 선형 프로그래밍 결론을 검토해야하는 이유가 여기에 있다고 말했습니다.