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선형 프로그래밍은 수학 방정식을 사용하여 비즈니스 문제를 해결합니다. 예를 들어, 크리스마스 쇼핑 시즌에 제조 할 4 가지 제품 라인의 수와 수량을 결정해야하는 경우 선형 프로그래밍은 옵션을 선택하고 최대 수익을 창출하는 제품의 혼합을 수학적으로 계산합니다. 변수의 수가 많기 때문에 선형 프로그래머는 컴퓨터를 사용하여 계산합니다.
모델링
선형 프로그래밍을 사용하려면 문제를 수학 모델로 변환해야합니다. 이를 위해서는 이익 극대화 또는 손실 최소화와 같은 목표가 필요합니다. 모델에는 이러한 목표에 영향을 미치는 의사 결정 변수와 수행 할 수있는 작업을 제한하는 제약 조건도 포함해야합니다. 예를 들어, 공급이 제한되어 있고 고급 제품 또는 더 저렴한 제품의 더 많은 생산물에 집중하여 이익을 극대화 할 것인지를 알고 자하는 경우이 모델의 목표, 변수 및 제약 조건이 있으므로 필요한 사항이 있습니다. 시작하십시오.
선형성
선형 프로그래밍은 선형 방정식에 논리적으로 충분히 의존합니다. 다른 모든 항목이 일정하게 유지되는 동안 매출을 두 배로 늘리면 방정식에 두 배의 수익이 표시됩니다. 그러나 일부 결정 변수는 비선형 효과가 있습니다. 예를 들어, 창업 예산을 두 배로 늘린다 고해서 첫해 이익이나 지출이 두 배로 증가하는 것은 아닙니다. 스케일의 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, 삼중 생산이 세 배의 매출을 올릴 것이라고 가정하지만 실제로는 시장을 포화시킵니다. 선형 방정식은 때로는 현실 세계에서 이해가되지 않는 결과를 제공합니다. 예를 들어 이익을 극대화하기 위해 해군이 23.75 전함을 건설하기로 계약 한 결과-.75를 어떻게 실제적으로 다루겠습니까? 그러나 숙련 된 선형 프로그래머는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델과 방정식을 조정할 수 있습니다.
굽힐 수 없음
일부 상황에서는 선형 프로그래밍 공식에 맞지 않을 가능성이 너무 많습니다. 의학적 관행은 선형 프로그래밍을 사용하여 암 환자에 대한 최적의 방사선 치료법을 결정할 수 있지만 의학적 상태는 매우 다양하므로 의사는 필연적으로 선형 모델에 맞지 않는 것을 찾습니다. 선형 프로그래밍은 물론 직감이나 직감도 없습니다. 군용 선형 프로그램을 연구하는 Heath Hammett는 2005 년 "Signal"잡지에 사람들이 선형 프로그래밍 결론을 검토 한 후 조치를 취해야한다고 말했다.