#최적화

현실 세계의 복잡하고 예측 불가능한 문제 앞에서, 기존의 최적화 기법들이 종종 한계를 드러냅니다. 수요 변동, 예상치 못한 지연, 혹은 급격한 시장 변화와 같은 불확실성은 고정된 수치로 표현되는 데이터 모델에 균열을 일으킵니다. “If your spreadsheet is lying about the future”라는 도발적인 질문처럼, 우리는 미래를 완벽히 예측할 수 없다는 사실을 인정하고, 이러한 불확실성을 어떻게 의사결정 과정에 녹여낼 것인가에 대한 근본적인 고민에 직면하게 됩니다. 이러한 지점에서 확률 계획법(Stochastic Programming)은 그 중요성을 발휘합니다. 불확실성을 직접 모델에 통합하여, 예측이 빗나가더라도 견딜 수 있는 견고한 의사결정을…