Đây cũng là cơ hội để các nhà khoa học, các chuyên gia, giảng viên, và sinh viên gặp gỡ, giao lưu, và cùng nhau chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm trong quá trình nghiên cứu và ứng dụng vận trù học vào thực tiễn.
 |
| Hội thảo diễn ra tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân (Ảnh: PV) |
Sáng 28/8, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân phối hợp với Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) đã tổ chức Hội thảo khoa học Mạng lưới Vận trù học Việt Nam lần thứ 4 (VORN 4). Hội thảo diễn ra trong 2 ngày 28-29/8 tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
Trong bối cảnh thế giới đang thay đổi nhanh chóng, vận trù học ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các hệ thống, quy trình và quyết định, góp phần cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành tại các doanh nghiệp, các tổ chức xã hội, từ đó góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững và nâng cao khả năng cạnh tranh của nền kinh tế.
 |
| GS Pierre Fouilhoux đến từ Đại học Sorbonne, Bắc Paris Chia sẻ tại Hội thảo (Ảnh: PV) |
Thông tin khái quát về độ phức tạp tính toán, Quy hoạch toán học và các cách phá vỡ cấu trúc đối xứng, GS Pierre Fouilhoux đến từ Đại học Sorbonne, Bắc Paris nhấn mạnh, bài toán Cam kết đơn vị cổ điển (UCP) là vấn đề trung tâm trong lập kế hoạch sản xuất điện. Bài toán cơ bản của UCP được gọi là bài toán Cam kết đơn vị với Thời gian Bật/Tắt Tối thiểu (MUCP). Bài toán bao gồm việc xác định một kế hoạch sản xuất trong một khoảng thời gian được phân chia rời rạc, cho một tập hợp các nhà máy điện. Tại mỗi thời điểm, tổng sản lượng phải đáp ứng nhu cầu dự định và tối ưu hóa chi phí sản xuất và chi phí khởi động. Mỗi nhà máy phải tuân thủ các ràng buộc về thời gian vận hành và thời gian tắt máy tối thiểu. “Chúng tôi sẽ trình bày một số kết quả của bài toán tối ưu hóa tổ hợp này, bao gồm khía cạnh lập lịch và khía cạnh toán học. Chúng tôi nghiên cứu độ phức tạp của MUCP ttheo một hàm của số lượng nhà máy và số lượng giai đoạn. Chúng tôi chứng minh bài toán này là NP- khó cấp độ mạnh và chúng tôi trình bày một số kết quả đa diện của mô hình quy hoạch toán học, tập trung vào mối liên hệ tổ hợp. Từ mô hình toán học, không gian lời giải được khai phá bởi một thuật toán nhánh cận; bài toán có nhiều lời giải đối xứng và bán đối xứng theo nghĩa là: hai lời giải đối xứng (hoặc bán đối xứng) có thể thu được từ nhau bằng cách hoán vị các thành phần của chúng (hoặc một phần các thành phần). Chúng tôi đề xuất hai kỹ thuật khác nhau để phá vỡ những đối xứng này và tăng tốc độ thuật toán. Kỹ thuật đầu tiên dựa trên việc nghiên cứu đa diện hoán vị và một thuật toán cố định biến được sử dụng tại mỗi nút của thuật toán nhánh cận. Kỹ thuật thứ hai dựa trên các bất đẳng thức tuyến tính và các biến số bổ sung. Cuối cùng, chúng tôi trình bày một số kết quả hứa hẹn sử dụng phương pháp sinh cột dựa trên lập lịch và tổ hợp”- GS nói khi mở màn phần trình bày tại hội thảo.
Trong khuôn khổ 2 ngày làm việc, hội thảo sẽ tập trung làm rõ các phương pháp và ứng dụng của Vận trù học trong quản lý Logistics và chuỗi cung ứng; sử dụng Vận trù học trong các mô hình ngôn ngữ; vận trủ học và ứng dụng trong kinh doanh, kinh tế, mạng xã hội và các ứng dụng khác….
 |
| Các đại biểu tham dự Hội thảo (Ảnh: HNV) |
Thực tế cho thấy, vận trù học chứa đựng một lớp rộng các kĩ thuật giải vấn đề và phương pháp áp dụng trong mục tiêu nâng cao và có hiệu quả trong việc ra quyết định.
Một số công cụ dùng trong vận trù học là thống kê, tối ưu hoá, lý thuyết xác suất, lý thuyết phục vụ đám đông, lý thuyết trò chơi, đồ thị, phân tích quyết định, mô hình toán học và mô phỏng đồng thời liên hệ chặt chẽ với khoa học máy tính.
Các nhà nghiên cứu vận trù học phải đối mặt với vấn đề mới đó là trong những kỹ thuật trên thì kỹ thuật nào miêu tả sát nhất với bản chất của hệ thống, với mục tiêu nâng cấp cũng như bị hạn chế về thời gian và khả năng tính toán của các máy tính.
Nghiên cứu trong vận trù học và khoa học quản lý có thể phân loại thành ba lĩnh vực chính như sau:[1)- nghiên cứu cơ sở hoặc nền tảng trong ba lĩnh vực của toán học: xác xuất, tối ưu hoá và lý thuyết động lực; (2)- nghiên cứu mô hình trong việc thiết lập mô hình, phân tích chúng về mặt toán học, mã hóa chúng lên máy tính, giải chúng bằng các công cụ phần mềm, đánh giá hiệu quả thu được từ dữ liệu máy tính. Mức này chủ yếu nhờ máy tính và được định hướng chính bởi xác suất và kinh tế lượng;(3)- nghiên cứu ứng dụng trong vận trù học, giống như trong các ngành kỹ thuật và kinh tế, sử dụng các mô hình thu được để áp dụng cho các vấn đề thực tế.