Semi-automated scenario analysis of optimisation models

Thumbnail Image

Files

master_Strandberg_Jani_2019.pdf (2.63 MB)

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Perustieteiden korkeakoulu | Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2019-10-22

Department

Major/Subject

Systems and Operations Research

Mcode

SCI3055

Degree programme

Master’s Programme in Mathematics and Operations Research

Language

en

Pages

71+7

Series

Abstract

Mathematical optimisation models have been succesfully used for solving problems across multiple industries. Often, the purpose of these models is to provide decision support by guiding the development of effective plans and decisions. In the process of providing decision support, obtaining the numerical solution of an optimisation model is usually not limiting, and increasingly large and complex models are solvable as a result of increased computation resources and improved solution algorithms. However, analysing and understanding the model results can be difficult for large and complex problems. Analysing model results often involves processing one or several model scenarios with varying parameters, so that related conclusions become available to the user. This part of the mathematical programming process is usually done by the analyst on a case-by-case basis, but this could be aided through computer assisted tools known as Intelligent Mathematical Programming Systems (IMPS).\\ In this Thesis, we develop a method for analysing and comparing the results of optimisation scenarios. This method forms a basis for a new form of IMPS that can be used to analyse both individual model scenarios and differences between two scenarios. The method is based on the idea of preserving the structure of the mathematical model along with the optimisation results, by representing the results as a graph. While the use of the method is considered in the context of supply chains and linear programming, the approach is fairly general and could be applied in other types of optimisation problems as well. The implementation of the IMPS is done with open-source technologies and can be coupled with any modelling environment and solver.\\ The usability of the developed method for scenario analysis is evaluated through a case study related to an existing supply chain optimisation model at a large pulp and paper company. We identify some scenario related questions where the developed method has advantages over the traditional approaches where the model structure is not explicitly preserved. The case study illustrates that the developed method has many potential use cases, especially in conjunction with other methods. Furthermore, multiple development needs and avenues for further study are identified.

Matemaattisia optimointimalleja on käytetty menestyksekkäästi ongelmanratkaisuun monilla eri teollisuuden aloilla. Usein optimointimallien tarkoitus on tarjota päätöksenteon tukea ohjaamalla tehokkaiden suunnitelmien ja päätöksen tekemistä. Tässä päätöksenteon tukiprosessissa optimointimallin numeerisen ratkaisun saavuttaminen ei ole useimmiten rajoittava tekijä, ja yhä laajempia sekä monimutkaisempia malleja voidaan ratkaista lisääntyneiden laskentaresurssien sekä kehittyneiden ratkaisualgoritmien avulla. Sen sijaan mallin tulosten analysointi ja ymmärtäminen voi olla vaikeaa laajojen ja monimutkaisten ongelmien tapauksessa. Mallin tulosten analysointiin sisältyy usein yhden tai useamman mallin skenaarion prosessointi siten, että relevantit johtopäätökset tuloksista tulevat käyttäjän saataville. Tämä osa matemaattisesta mallinnusprosessista tehdään usein tapauskohtaisesti analyytikon toimesta, mutta tätä voidaan auttaa tietokoneavusteisilla työkaluilla.\\ Tässä diplomityössä kehitetään menetelmä optimointimallien skenaarioiden analysointiin ja vertailemiseen. Tämä menetelmä luo perustan uudenlaiselle aputyökalulle, jota voidaan käyttää sekä yksittäisten mallin skenaarioiden että kahden skenaarion välisten erojen analysointiin. Menetelmä pohjautuu matemaattisen mallin rakenteen säilyttämiseen optimiratkaisun lisäksi, mikä tapahtuu tallentamalla tulokset graafimuodossa. Vaikka menetelmän käyttöä tarkastellaan lähinnä toimitusketjujen ja lineaarisen ohjelmoinnin näkökulmasta, lähestymistapa on melko yleinen ja voi soveltua myös muihin optimointiongelmiin. Kehitetyn aputyökalun pohjana on käytetty avoimen lähdekoodin teknologioita, ja se voidaan yhdistää mihin tahansa mallinnusympäristöön ja ratkaisijaan.\\ Kehitetyn menetelmän käytettävyyttä skenaarioanalyysiin arvioidaan erään toimitusketjun optimointimalliin liittyvän tapaustutkimuksen avulla suuressa paperiteollisuuden yrityksessä. Työssä tunnistetaan skenaarioihin liittyviä kysymyksiä, joissa kehitetyllä menetelmällä on etuja verrattuna lähestymistapoihin, joissa mallin rakennetta ei eksplisiittisesti säilytetä. Tutkimus havainnollistaa menetelmän mahdollisia käyttökohteita, erityisesti muihin menetelmiin yhdistettynä. Lisäksi työssä tunnistetaan menetelmään liittyviä kehitystarpeita ja jatkokehityksen suuntia.

Description

Supervisor

Punkka, Antti

Thesis advisor

Käki, Anssi

Keywords

optimisation, mathematical programming, decision support system, model analysis system, scenario, graph

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201910275793

Collections

[dipl] Perustieteiden korkeakoulu / SCI