Olen akateeminen tutkija ja työskentelen optimoinnin parissa. Monet ystäväni kysyvät usein, mitä tutkimukseni oikeastaan käsittelee ja mitä teen työkseni. Termi ”optimointi” on tekninen käsite, jota voisi selittää paljon akateemisemmin. Haluan kuitenkin kirjoittaa tämän artikkelin mahdollisimman yksinkertaisesti ja yleistajuisesti, jotta optimoinnin perusajatus aukeaa myös lukijoille, joilla ei ole tietojenkäsittelytieteen taustaa. Muistutan heti alkuun, ettei englanti ole äidinkieleni, joten pyydän anteeksi tekstin mahdollisia kielioppivirheitä.
Yleisesti ottaen optimointi on prosessi, jossa pyritään tekemään parempia päätöksiä tietyn ongelman ratkaisemiseksi. Otetaan esimerkiksi ruoan valmistus ja kokkaaminen. Tavoitteenasi on valmistaa mahdollisimman maistuva ateria omaan makuusi. Hyvän ruoan saamiseksi ainesosien – kuten suolan, öljyn ja pippurin – määrät on sovitettava juuri kohdalleen. Jos olet kokkina kokematon, käytät todennäköisesti yrityksen ja erehdyksen menetelmää. Jos taas kokkaat päivittäin, tiedät kunkin aineksen oikeat määrät. Käytännössä siis optimoit ainesosien määriä, jotta ateriasta tulee herkullinen. Voit ajatella ainesosien määriä päätösmuuttujina, niiden arvojen valintaa päätöksentekoprosessina ja herkullista ateriaa tavoitteena. Tässä tapauksessa kyseessä on yhden tavoitteen optimointi (single-objective optimization), koska tavoitteita on vain yksi.
Oikeassa elämässä meillä jokaisella on kuitenkin useita tavoitteita, ja useimmat niistä ovat keskenään ristiriidassa. Jos tämä kuulostaa monimutkaiselta, ei hätää – asia aukeaa seuraavan esimerkin avulla. Olen elänyt sinkkuna lähes kaksi vuotta, minkä vuoksi otan esimerkiksi puolison valinnan. Jos etsit puolisoa, olet luultavasti jatkuvasti ymmälläsi naisten suhteen. Sinulla on omat mieltymyksesi, ja niiden pohjalta yrität löytää sen ”oikean”. Olet tavannut eri vaihtoehtoja: yksi on erittäin kaunis mutta tyhmin, toinen on paras kotitöissä mutta ei tarpeeksi kaunis, ja kolmas on älykkäin mutta huonoin ruoanlaitossa. Mikä vaihtoehdoista on paras, jos tavoitteesi ovat ”löytää kaunein”, ”löytää älykkäin” ja ”löytää kotitöissä paras”? Vaihtoehtojen valossa tavoitteesi ovat keskenään ristiriidassa. Joistakin tavoitteista on tingittävä, jotta toisissa pääsee pidemmälle, joten yhtä globaalia optimia ei ole olemassa. Jos et halua tinkiä mistään, sinun on jatkettava etsimistä. Loppujen lopuksi tasapainotat eri tavoitteita omien mieltymystesi mukaan. Tällaista tilannetta kutsutaan monitavoiteoptimoinniksi (multiobjective optimization), koska useita tavoitteita on sovitettava yhteen.
Otetaan seuraavaksi vakavampi ja ajankohtaisempi esimerkki. Kuten tiedämme, COVID-19-pandemia puhuttaa koko maailmaa. Kaikki maat yrittävät hillitä viruksen leviämistä. Päättäjät (joita optimoinnissa kutsutaan päätöksentekijöiksi) pyrkivät löytämään tehokkaimmat keinot pandemian hallitsemiseksi. Kuten eri puolilla maailmaa on nähty, päätöksiä tehdessä on huomioitava monia eri tekijöitä. Esimerkiksi päättäjät haluavat minimoida tartuntojen ja kuolemantapausten määrän sekä karanteenien keston. Samalla pyritään minimoimaan taloudelliset ja sosiaaliset kriisit. Näiden tavoitteiden saavuttamiseksi päätetään, milloin ja kuinka pitkäksi ajaksi kaupunkeja suljetaan, kuinka suuri sairaaloiden vuodekapasiteetin pitäisi olla, kuinka monta hengityskonetta tarvitaan ja niin edelleen. Jos kaupunki suljetaan pitkäksi ajaksi, siitä seuraa talousongelmia. Se aiheuttaa myös monia sosiaalisia ongelmia. Siksi päättäjät tarvitsevat monitavoiteoptimoinnin työkaluja löytääkseen mahdollisimman tasapainoisia ratkaisuja. Kuten huomaat, osa näistäkin tavoitteista on ristiriidassa keskenään: talouden parantaminen voi lisätä viruksen aiheuttamia kuolemantapauksia ja päinvastoin. Päättäjien mieltymysten merkitys kasvaa, ja kun he näkevät resurssiensa riittävän joidenkin edellä mainittujen uhrausten kestämiseen, he voivat tehdä parempia päätöksiä.
Tiivistetysti optimointi tarkoittaa parhaan mahdollisen ratkaisun löytämistä annettuun ongelmaan. Jos päätösmuuttujia on satoja ja tavoitteita useita, optimaalisen ratkaisun löytäminen omin päin on mahdotonta. Avuksi tarvitaan optimointityökaluja, jotka tukevat ratkaisujen etsimistä. Kokonaistavoitteena on saavuttaa paras mahdollinen lopputulos. Monitavoiteoptimoinnissa ei kuitenkaan ole yhtä ainoaa optimaalista ratkaisua. Päätöksentekijän mieltymykset sisällytetään optimointiprosessiin, jotta löydetään päätöksentekijän eniten suosima ratkaisu. Lopullinen ratkaisu vaihtelee päätöksentekijästä toiseen sen mukaan, millaisia mieltymyksiä he ovat ilmaisseet.
Toivon, että tämä artikkeli antoi sinulle yleiskuvan ja käsityksen optimoinnista. Jos olet optimoinnin asiantuntija ja huomaat tekstissä epätarkkuuksia, otamme mielellämme palautetta vastaan. Jos pidit artikkelista, kerrothan siitä ystävillesi ja jaathan sen sosiaalisessa mediassa!
B.A.
TkT, tietotekniikan insinööri
Avainsanat: optimointi, yhden tavoitteen optimointi, monitavoiteoptimointi, päätöksenteko