Консалтинг разработка
и обучение

Математическая оптимизация
и моделирование для бизнеса

Наша специализация

Что делать?

Исследование операций – Предписывающая аналитика

Математическая оптимизация (+информация о будущем)

Принятие решений, рекомендательные системы

Что произойдет?

ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА

Данные + вычислительная мощность

Статистика, прогнозирование, выявление скрытых связей

ЧТО произошло?

ОПИСАТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА

Пост-анализ данных

Визуализация, корреляции, бизнес-аналитика

Теория принятия решений для вашего бизнеса

Мы сформулируем аналитическую задачу

Мы переведем ваши бизнес-цели в математическую форму

Подберем механизмы оптимизации и алгоритмы для поиска решения задачи

Сервисы

Проектирование и python реализация прототипа оптимизационной модели

Управление командой “математиков” по разработке оптимизационных решений

Поддержка и доработка текущего оптимизационного решения

Анализ бизнес процессов на предмет применения оптимизационных моделей

Собеседование кандидатов по мат. моделированию и оптимизации

Участие в приемо-сдаточных испытаниях в качестве эксперта

Корпоративные тренинги и мастер-классы

Повышение квалификации сотрудников или частных лиц в области мат. моделирования

Цикл академических лекций по мат.моделированию

Мы получили ваш запрос. Спасибо за обращение!

Автор – Алексей Ложкинс Разработчик математических моделей, консультант и игрок в большой теннис

Начиная с 2014 года накапливаю практический опыт в промышленной и прикладной математике, предписывающей аналитике и бизнес-анализе. В моем портфолио ряд успешных историй в области оптимизации и автоматизации бизнес процессов. Слежу за текущими тенденциями практического применения методов оптимизации и моделирования.

Делим тестовый стенд между департаментами

В настоящей статье делюсь опытом разработки и внедрения в процессы компании оптимизационного решения на базе математического программирования. Материал расширил исследовательскими элементами и локальным мини benchmark'ом.

Алгоритм генерации столбцов (Column Generation)

Генерация столбцов - подход к решению задач смешанного линейного программирования (MIP) с большим кол-вом переменных или столбцов. В статье представил теоретическую предпосылку, схему алгоритма и python реализацию подхода. В практической части рассмотрел решение двух задач: задача планирования расписания и задача раскроя.

Моделирование нелинейных функций и ограничений в задачах линейного программирования

Линейное программирование покрывает достаточно узкий класс задач, но механизмы решения таких задач представляют собой мощный инструмент для его применения в промышленных целях. Некоторые ухищрения моделирования позволяют расширить набор решаемых задач методами линейного программирования. В статье поделюсь некоторыми случаями эквивалентных преобразований нелинейности в линейный вид и затрону тему аппроксимации кусочно-линейными функциями.