En este artículo exploramos el panorama actual de los solvers matemáticos, los componentes clave de las soluciones de optimización.
Detrás de los programas y aplicaciones que utilizan las compañías para gestionar las entradas y salidas de vehículos, las cargas y descargas de contenedores o los turnos de sus trabajadores, hay modelos matemáticos y algoritmos de optimización.
Estos modelos representan de manera abstracta el problema que se pretende resolver y encuentran entre todas las posibles soluciones válidas, la que más se acerca al objetivo deseado con un menor esfuerzo computacional y tiempo de respuesta.
Un mismo problema puede representarse por distintos modelos matemáticos, mejores o peores, y de ello dependerá en gran parte la calidad de la solución. Por eso es importante contar con los profesionales adecuados y un buen solver matemático. Sólo de esta manera las empresas podrán tomar decisiones con garantías de éxito, adaptarse a las condiciones cambiantes y resultar competitivas en el mercado.
Aplicar de manera exitosa técnicas software, matemáticas o estadísticas en la toma de decisiones automatizada requiere de talento y tecnología.
- TALENTO – Profesionales con conocimiento y experiencia en plasmar matemáticamente las características del problema de la empresa y del contexto específico en el que se da.
- TECNOLOGÍA – Herramientas de optimización matemática (solvers matemáticos) potentes capaces de resolver problemas complejos de investigación operativa.
¿Qué son los solvers matemáticos y cuáles son los principales del mercado?
La demanda de modelos y algoritmos matemáticos ha aumentado en los últimos años, y con ella el número de programas de optimización o solvers. Estas herramientas permiten que las empresas puedan incorporar optimización en sus sistemas de toma de decisiones.
El boom de los solvers comenzó en 2009 cuando IBM compró la tecnología pionera de optimización matemática de la compañía Ilog y creó CPLEX, su actual optimizador. Poco después los grandes líderes tecnológicos como Microsoft se unieron a esta carrera, y actualmente compañías como Google se están incorporando con herramientas como Google OR-tools de código abierto.
Los solvers matemáticos son programas que suelen basarse en el método simplex y algoritmos de Branch & Cut para resolver problemas, aunque cada uno de ellos incorpora modificaciones en los algoritmos de resolución. Por eso para un mismo problema cada solver tendrá diferentes tiempos de ejecución y resultados. Esta puede ser una de las características a tener en cuenta a la hora de elegir un solver matemático, además del coste de adquirir la licencia de uso de estas herramientas.
Veamos cuáles son los principales solvers existentes:
- CPLEX: es el solver matemático de IBM como comentábamos más arriba en el artículo. Algunas de sus principales características son: que ofrece la posibilidad de conectarse con diferentes plataformas y lenguajes de programación, y que soporta problemas con un gran número de variables.
- Gurobi: es uno de los solvers matemáticos más potentes del mercado para la resolución de problemas de programación tanto lineal como no lineal. Una herramienta muy rápida con tiempos de ejecución muy reducidos y accesible para diversos lenguajes de programación.
- FICO® Xpress Solver: es el solver de FICO y está enfocado en resolver problemas lineales. Incorpora además diferentes herramientas y librerías para ampliar su oferta. Por ejemplo, para evaluar los valores de los parámetros del sistema incluyen la interfaz de tuning, y representar las soluciones, la herramienta de Mapping.
- LocalSolver: este solver se posiciona como uno de los más rápidos para la optimización de la cadena de suministro, en problemas de enrutamiento de vehículos, programación de la producción, etc. También ofrece la posibilidad de conectarse con diferentes plataformas y lenguajes de programación.
Las ventajas de implementar Optimización Matemática
Gracias a la enorme cantidad de datos de la que disponemos hoy en día y la capacidad de computación actual, se puede sacar el máximo potencial de los modelos matemáticos. Lo que nos permite contar con soluciones que realmente aportan valor de negocio y constituyen una ventaja competitiva.
Esta carrera por seguir aumentando tanto el volumen de datos de calidad como la capacidad de computación sigue su cauce, como podemos ver a través de tendencias como el IoT o los ordenadores cuánticos. Este hecho contribuye a la mejora de los resultados de los modelos y representa una gran oportunidad para las empresas de invertir en este tipo de tecnología.
Gracias a los modelos de optimización matemática las empresas pueden:
- Optimizar el uso de sus recursos, tanto materiales como humanos.
- Mejorar los márgenes operacionales, maximizando los beneficios y minimizando los costes.
- Aumentar la eficiencia y la productividad.
- Mejorar el nivel de servicio.
En Numens te ayudamos a entender cómo esta tecnología puede aportarte valor y mejorar tu operativa diaria. De esta manera podrás sacar el máximo provecho de los modelos y asegurar el éxito de su implantación.
¿Tienes alguna duda sobre los solvers matemáticos?
