Samaradorlikni oshirish: Optimallashtirish masalalarida matematik tahlilning qo'llanilishi

Samaradorlikka asoslangan dunyoda, xoh u foydani maksimallashtirish, isrofgarchilikni kamaytirish yoki eng maqbul yo'lni topish bo'lsin, eng yaxshi qarorlarni qabul qilish qobiliyati muhim ahamiyatga ega. "Eng yaxshi"ga intilish optimallashtirishning markazida turadi va bu soha o'zining eng kuchli ittifoqchilaridan birini matematik tahlil siymosida topadi. Eng tejamkor samolyotlarni loyihalashdan tortib, global logistika tarmoqlari uchun yetkazib berish marshrutlarini rejalashtirishgacha, matematik tahlil murakkab muammolarni hal qilish va haqiqatan ham optimal yechimlarni topish uchun matematik asosni ta'minlaydi. Ushbu keng qamrovli qo'llanma matematik tahlilga asoslangan optimallashtirishning jozibali dunyosiga sho'ng'iydi, uning asosiy tamoyillarini o'rganadi va butun dunyo bo'ylab sanoatdagi turli xil, ajralmas qo'llanilishini namoyish etadi.

Asosiy tushuncha: Optimallashtirish nima?

Aslini olganda, optimallashtirish — bu ma'lum cheklovlar to'plami sharoitida muammoning eng yaxshi yechimini topish jarayonidir. Bu "eng yaxshi" yechim odatda quyidagilarni o'z ichiga oladi:

Maksimallashtirish: Biror miqdor uchun eng yuqori qiymatga erishish (masalan, maksimal foyda, maksimal hajm, maksimal samaradorlik).
Minimallashtirish: Biror miqdor uchun eng past qiymatga erishish (masalan, minimal xarajat, minimal material sarfi, minimal sayohat vaqti).

Har bir optimallashtirish masalasi ikkita asosiy komponentni o'z ichiga oladi:

Maqsad funksiyasi: Bu siz maksimallashtirmoqchi yoki minimallashtirmoqchi bo'lgan miqdor. U bir yoki bir nechta o'zgaruvchining matematik funksiyasi sifatida ifodalanadi.
Cheklovlar: Bular muammodagi o'zgaruvchilarga qo'yilgan cheklovlar yoki cheklashlardir. Ular optimal yechim yotishi kerak bo'lgan mumkin bo'lgan sohani belgilaydi. Cheklovlar tenglamalar yoki tengsizliklar shaklida bo'lishi mumkin.

Mahsulot ishlab chiqarishni maqsad qilgan ishlab chiqaruvchini ko'rib chiqaylik. Ularning maqsadi foydani maksimallashtirish bo'lishi mumkin. Cheklovlar qatoriga xom ashyoning cheklanganligi, ishlab chiqarish quvvati yoki bozor talabi kirishi mumkin. Optimallashtirish ularga moliyaviy maqsadlariga erishish uchun ushbu cheklovlarni yengib o'tishga yordam beradi.

Matematik tahlil: Ajralmas optimallashtirish vositasi

Optimallashtirishga turli matematik usullar bilan yondashish mumkin bo'lsa-da, differensial hisoblash funksiyalarning ekstremal qiymatlarini (maksimum yoki minimumlarini) topishning nafis va aniq usulini taklif etadi. Asosiy g'oya funksiya qiyaligining xatti-harakati atrofida aylanadi.

Hosilalar va Kritik Nuqtalar

Funksiyaning birinchi tartibli hosilasi, f'(x), bizga har qanday nuqtadagi funksiya qiyaligi haqida ma'lumot beradi. Funksiya maksimal yoki minimal qiymatga erishganda, uning qiyaligi bir lahzaga nolga teng bo'ladi (yoki keskin burchaklarda aniqlanmagan bo'ladi, garchi bu kontekstda biz asosan differensiallanuvchi funksiyalar bilan ishlasak ham).

Agar f'(x) > 0 bo'lsa, funksiya o'suvchi.
Agar f'(x) < 0 bo'lsa, funksiya kamayuvchi.
Agar f'(x) = 0 bo'lsa, funksiya kritik nuqtaga ega. Bu kritik nuqtalar lokal maksimum yoki minimumlar uchun nomzodlardir.

Bu kritik nuqtalarni topish uchun biz maqsad funksiyamizning birinchi tartibli hosilasini nolga tenglashtiramiz va o'zgaruvchi(lar) uchun yechamiz.

Ikkinchi Tartibli Hosila Testi

Kritik nuqtalarni aniqlaganimizdan so'ng, ular lokal maksimum, lokal minimum yoki egarlanish nuqtasiga (hech biri bo'lmagan burilish nuqtasi) mos kelishini qanday aniqlaymiz? Bu yerda ikkinchi tartibli hosila, f''(x), ishga tushadi. Ikkinchi tartibli hosila bizga funksiyaning qavariqligi haqida ma'lumot beradi:

Agar kritik nuqtada f''(x) > 0 bo'lsa, funksiya botiq bo'lib, bu lokal minimumdan dalolat beradi.
Agar kritik nuqtada f''(x) < 0 bo'lsa, funksiya qavariq bo'lib, bu lokal maksimumdan dalolat beradi.
Agar kritik nuqtada f''(x) = 0 bo'lsa, test natija bermaydi va boshqa usullar (birinchi tartibli hosila testi yoki funksiya grafigini tahlil qilish kabi) kerak bo'ladi.

Chegaraviy Shartlar va Ekstremal Qiymat Teoremasi

Optimal yechimlar har doim ham hosila nolga teng bo'lgan kritik nuqtalarda yuzaga kelmasligini yodda tutish muhim. Ba'zan, berilgan intervaldagi funksiyaning maksimal yoki minimal qiymati o'sha intervalning chekka nuqtalaridan birida yuzaga keladi. Ekstremal Qiymat Teoremasiga ko'ra, agar funksiya yopiq [a, b] intervalda uzluksiz bo'lsa, u holda u shu intervalda ham absolut maksimumga, ham absolut minimumga erishishi kerak. Shuning uchun, belgilangan diapazonli optimallashtirish masalalari uchun biz maqsad funksiyasini quyidagi nuqtalarda baholashimiz kerak:

Interval ichidagi barcha kritik nuqtalar.
Intervalning chekka nuqtalari.

Ular orasidagi eng katta qiymat absolut maksimum, eng kichigi esa absolut minimumdir.

Optimallashtirishning Real Hayotdagi Qo'llanilishi: Global Perspektiv

Matematik tahlilga asoslangan optimallashtirish tamoyillari akademik darsliklar bilan cheklanib qolmaydi; ular global iqtisodiyot va ilmiy faoliyatning deyarli har bir sohasida faol qo'llaniladi. Mana bir nechta ishonchli misollar:

Biznes va Iqtisodiyot: Farovonlikni Maksimallashtirish

Biznesning raqobatbardosh landshaftida optimallashtirish strategik zaruratdir.

Foydani Maksimallashtirish: Ehtimol, eng klassik dastur. Korxonalar umumiy daromaddan umumiy xarajatni ayirish orqali aniqlanadigan foydani maksimallashtirishni maqsad qiladi. R(q) daromad va C(q) xarajat funksiyalarini ishlab chiqish orqali, bu yerda q ishlab chiqarilgan miqdor, foyda funksiyasi P(q) = R(q) - C(q) bo'ladi. Foydani maksimallashtirish uchun P'(q) = 0 ni topiladi. Bu ko'pincha marjinal daromad marjinal xarajatga teng bo'lganda (R'(q) = C'(q)) foyda maksimallashtirilishi tamoyiliga olib keladi. Bu Germaniyadagi ishlab chiqaruvchilarga, Singapurdagi xizmat ko'rsatuvchilarga va Braziliyadagi qishloq xo'jaligi eksportchilariga tegishli bo'lib, ularning barchasi maksimal moliyaviy daromad uchun o'z mahsulotlarini optimallashtirishga intiladi.
Ishlab Chiqarish Xarajatlarini Minimallashtirish: Dunyo bo'ylab kompaniyalar sifatni buzmasdan xarajatlarni kamaytirishga intiladi. Bu xom ashyo aralashmasini, ishchi kuchini taqsimlashni yoki mashinalarning energiya sarfini optimallashtirishni o'z ichiga olishi mumkin. Masalan, Hindistondagi to'qimachilik fabrikasi material isrofgarchiligi va energiya sarfini minimallashtirib, ma'lum mato talablariga javob berish uchun turli xil tolalarning eng tejamkor aralashmasini aniqlash uchun optimallashtirishdan foydalanishi mumkin.
Inventar Darajalarini Optimallashtirish: Juda ko'p inventarni saqlash saqlash xarajatlariga va eskirish xavfiga olib keladi, juda oz saqlash esa zaxiralar tugashi va sotuvlarni yo'qotish xavfini tug'diradi. AQShdagi yirik chakana sotuvchilar yoki Yaponiyadagi avtomobil ehtiyot qismlari yetkazib beruvchilari kabi kompaniyalar saqlash xarajatlari va buyurtma xarajatlarini muvozanatlash orqali umumiy inventar xarajatlarini minimallashtiradigan Iqtisodiy Buyurtma Miqdori (EOQ) yoki qayta buyurtma nuqtalarini aniqlash uchun optimallashtirish modellaridan foydalanadilar.
Narx Siyosati: Firmalar talab egri chiziqlarini modellashtirish va daromad yoki foydani maksimallashtiradigan mahsulot yoki xizmat uchun optimal narxni aniqlash uchun matematik tahlildan foydalanishlari mumkin. Yaqin Sharqdagi aviakompaniya uchun bu talab o'zgarishlari, o'rindiqlar mavjudligi va raqobatchilar narxlariga asoslanib, ma'lum marshrutlarda daromadni maksimallashtirish uchun chipta narxlarini dinamik ravishda o'zgartirishni anglatishi mumkin.

Muhandislik va Dizayn: Yaxshiroq Dunyo Qurish

Muhandislar doimo samaradorlik, xavfsizlik va ishlash uchun optimal yechimlarni talab qiladigan muammolarga duch kelishadi.

Material Sarfini Minimallashtirish: Konteynerlar, quvurlar yoki konstruktiv komponentlarni loyihalash ko'pincha belgilangan hajm yoki mustahkamlikka erishish bilan birga talab qilinadigan materialni minimallashtirishni o'z ichiga oladi. Masalan, qadoqlash kompaniyasi ishlab chiqarish xarajatlarini va atrof-muhitga ta'sirini kamaytirib, ma'lum hajmdagi suyuqlikni eng kam metall bilan ushlab turadigan silindrsimon idishni loyihalash uchun optimallashtirishdan foydalanishi mumkin. Bu butun dunyo bo'ylab ichimlik kompaniyalari uchun, Fransiyadagi qadoqlash zavodlaridan tortib Janubiy Afrikadagi sharbat ishlab chiqaruvchilarigacha tegishli.
Strukturaviy Mustahkamlik va Barqarorlikni Maksimallashtirish: Qurilish muhandislari qurilish xarajatlari yoki material og'irligini minimallashtirish bilan birga maksimal darajada mustahkam va barqaror bo'lgan ko'priklar, binolar va boshqa inshootlarni loyihalash uchun optimallashtirishdan foydalanadilar. Ular to'sinlarning o'lchamlarini yoki yuk ko'taruvchi elementlarning taqsimlanishini optimallashtirishi mumkin.
Tarmoqlardagi Oqimni Optimallashtirish: Suv taqsimlash tizimlaridan tortib elektr tarmoqlarigacha, muhandislar resurslarni samarali tashish uchun tarmoqlarni loyihalashda optimallashtirishdan foydalanadilar. Bu suyuqlik oqimi uchun quvur diametrlarini, elektr toki uchun kabel o'lchamlarini optimallashtirishni yoki hatto Tokio yoki London kabi zich aholi yashaydigan shaharlarda tirbandlikni minimallashtirish uchun svetofor vaqtlarini optimallashtirishni o'z ichiga olishi mumkin, bu juda muhim dasturdir.
Aerokosmik va Avtomobil Dizayni: Muhandislar samolyot qanotlarini maksimal ko'tarish kuchi va minimal qarshilik uchun, avtomobil kuzovlarini esa optimal aerodinamika va yonilg'i samaradorligi uchun loyihalashadi. Bu egri sirtlar va material xususiyatlarini murakkab optimallashtirishni o'z ichiga oladi, bu esa elektr transport vositalarida yengil uglerod tolali komponentlar yoki yanada tejamkor reaktiv dvigatellar kabi innovatsiyalarga olib keladi.

Fan va Tibbiyot: Bilim va Salomatlikni Rivojlantirish

Optimallashtirish ilmiy tadqiqotlar va tibbiy qo'llashlarda muhim rol o'ynaydi, bu esa yutuqlarga va yaxshilangan natijalarga olib keladi.

Dori Dozasini Optimallashtirish: Farmakologlar terapevtik ta'sirni maksimallashtirish va nojo'ya ta'sirlarni minimallashtirish uchun ideal dori dozasini aniqlashda optimallashtirishdan foydalanadilar. Bu dorining organizm tomonidan so'rilishi, metabolizmga uchrashi va chiqarilishini modellashtirishni o'z ichiga oladi. Shveytsariya yoki Boston kabi farmatsevtika markazlaridagi tadqiqot guruhlari global sog'liqni saqlash muammolari uchun xavfsizroq va samaraliroq davolash usullarini ishlab chiqish uchun ushbu usullardan foydalanadilar.
Tizimlarda Energiya Sarfini Minimallashtirish: Fizika va kimyoda optimallashtirish maksimal energiya samaradorligi bilan ishlaydigan tizimlarni loyihalashda yordam beradi. Bu kimyoviy reaksiyalarda, energiya yig'ish qurilmalarida yoki hatto kvant hisoblash tizimlarida bo'lishi mumkin, bu yerda energiya tarqalishini minimallashtirish juda muhim.
Aholi Dinamikasini Modellashtirish: Ekologlar populyatsiyalarning qanday o'sishini va atrof-muhit bilan o'zaro ta'sirini modellashtirish uchun optimallashtirishdan foydalanadilar, ular Amazon tropik o'rmonlaridan tortib Arktika tundrasigacha bo'lgan turli ekotizimlarda turlarning omon qolishi yoki resurslarni barqaror boshqarish uchun optimal sharoitlarni tushunishni maqsad qiladilar.

Logistika va Ta'minot Zanjiri: Global Savdoning Umurtqa Pog'onasi

Borgan sari o'zaro bog'langan global ta'minot zanjirlari bilan logistikada samaradorlik juda muhimdir.

Eng Qisqa Yo'l Muammolari: Tovarlarni omborlardan mijozlarga samarali yetkazib berish juda muhim. Kichik mahalliy yetkazib berish xizmatlaridan tortib xalqaro yuk tashish gigantlarigacha bo'lgan logistika kompaniyalari yonilg'i sarfini va yetkazib berish vaqtini minimallashtirish uchun eng qisqa yoki eng tez marshrutlarni aniqlash uchun optimallashtirish algoritmlaridan (ko'pincha matematik tahlil xarajat funksiyalarini belgilashi mumkin bo'lgan graf nazariyasiga asoslangan) foydalanadilar. Bu qit'alar bo'ylab ishlaydigan elektron tijorat kompaniyalari uchun, Xitoydan Yevropaga yoki Shimoliy Amerika ichida o'z vaqtida yetkazib berishni ta'minlash uchun hayotiy ahamiyatga ega.
Optimal Resurslarni Taqsimlash: Eng yaxshi natijaga erishish uchun ishlab chiqarish quvvati, byudjet yoki xodimlar kabi cheklangan resurslarni qanday taqsimlashni hal qilish keng tarqalgan optimallashtirish muammosidir. Global gumanitar yordam tashkiloti logistik cheklovlar va shoshilinch ehtiyojlarni hisobga olgan holda, ofatdan zarar ko'rgan hududlarga yordamni eng samarali taqsimlashni aniqlash uchun optimallashtirishdan foydalanishi mumkin.
Ombor Joylashuvini Optimallashtirish: Ishchilarning buyumlarni olish uchun bosib o'tadigan masofasini minimallashtirish yoki saqlash zichligini maksimallashtirish uchun ombor joylashuvlarini loyihalashda ham optimallashtirish tamoyillaridan foydalaniladi.

Atrof-muhit Fani: Barqarorlikni Rivojlantirish

Matematik tahlilga asoslangan optimallashtirish dolzarb ekologik muammolarni hal qilishda muhim ahamiyatga ega.

Ifloslanish Chiqindilarini Minimallashtirish: Sanoat korxonalari atrof-muhitni muhofaza qilish qoidalariga rioya qilgan holda va barqarorlikni rag'batlantirib, zararli chiqindilar yoki chiqindi mahsulotlarini minimallashtirish uchun ishlab chiqarish jarayonlarini sozlashda optimallashtirishdan foydalanishlari mumkin. Bu uglerod chiqindilarini kamaytirish uchun elektr stansiyasining ish haroratini optimallashtirishni yoki maksimal samaradorlik uchun chiqindilarni tozalash inshootlarini loyihalashni o'z ichiga olishi mumkin.
Resurslarni Qazib Olishni Optimallashtirish: Tabiiy resurslarni boshqarishda (masalan, konchilik, o'rmonchilik, baliqchilik) optimallashtirish ekologik muvozanatni saqlagan holda uzoq muddatli hosildorlikni maksimallashtiradigan barqaror qazib olish stavkalarini aniqlashga yordam beradi.
Qayta Tiklanadigan Energiya Tizimlari: Maksimal energiya yig'ish uchun quyosh panellari massivlarini loyihalash yoki maksimal energiya ishlab chiqarish uchun shamol turbinalarini joylashtirishni optimallashtirish yashil energiyaga global o'tishga hissa qo'shadigan muhim dasturlardir.

Optimallashtirish Masalalarini Yechish uchun Bosqichma-bosqich Yondashuv

Qo'llanilishi turlicha bo'lsa-da, matematik tahlilga asoslangan optimallashtirish masalalarini yechishning umumiy metodologiyasi izchil bo'lib qoladi:

Muammoni Tushunish: Diqqat bilan o'qing. Qaysi miqdorni maksimallashtirish yoki minimallashtirish kerak? Berilgan shartlar yoki cheklovlar qanday? Muammoni tasavvur qilishga yordam beradigan diagramma chizing.
O'zgaruvchilarni Aniqlash: Ishtirok etayotgan miqdorlarga o'zgaruvchilarni belgilang. Ularni aniq belgilang.
Maqsad Funksiyasini Shakllantirish: O'zgaruvchilaringiz nuqtai nazaridan optimallashtirmoqchi bo'lgan miqdor uchun matematik tenglama yozing. Bu siz differensiallaydigan funksiya bo'ladi.
Cheklovlarni Aniqlash va Ularni Matematik Ifodalash: O'zgaruvchilaringizni bog'laydigan yoki ularning mumkin bo'lgan qiymatlarini cheklaydigan har qanday tenglama yoki tengsizliklarni yozing. Iloji bo'lsa, almashtirish orqali maqsad funksiyasini bitta o'zgaruvchiga keltirish uchun ushbu cheklovlardan foydalaning.
Matematik Tahlilni Qo'llash:
- Maqsad funksiyasining tanlangan o'zgaruvchi bo'yicha birinchi tartibli hosilasini toping.
- Birinchi tartibli hosilani nolga tenglashtiring va kritik nuqtalarni topish uchun o'zgaruvchi(lar) uchun yeching.
- Bu kritik nuqtalarni lokal maksimum yoki minimum sifatida tasniflash uchun ikkinchi tartibli hosila testidan foydalaning.
- Agar mavjud bo'lsa, chegaraviy shartlarni (domendagi chekka nuqtalarni) maqsad funksiyasini ushbu nuqtalarda baholash orqali tekshiring.
Natijalarni Izohlash: Yechimingiz asl muammo kontekstida mantiqiy ekanligiga ishonch hosil qiling. U so'ralgan savolga javob beradimi? Birliklar to'g'rimi? Ushbu optimal qiymatning amaliy oqibatlari qanday?

Optimallashtirishdagi Qiyinchiliklar va Mulohazalar

Garchi kuchli bo'lsa-da, matematik tahlilga asoslangan optimallashtirish, ayniqsa ideallashtirilgan darslik muammolaridan real dunyo stsenariylariga o'tishda o'zining murakkabliklariga ega:

Real Dunyo Modellarining Murakkabligi: Haqiqiy muammolar ko'pincha ko'plab o'zgaruvchilar va murakkab, chiziqli bo'lmagan munosabatlarni o'z ichiga oladi, bu esa maqsad funksiyalari va cheklovlarni oddiy ko'phadli tenglamalarga qaraganda ancha murakkablashtiradi.
Ko'p O'zgaruvchilar: Maqsad funksiyasi bir nechta o'zgaruvchiga bog'liq bo'lganda, ko'p o'zgaruvchili matematik tahlil (xususiy hosilalar) talab qilinadi. Bu murakkablikni sezilarli darajada kengaytiradi va kritik nuqtalarni yechish uchun tenglamalar tizimiga olib keladi.
Differensiallanmaydigan Funksiyalar: Barcha real dunyo funksiyalari hamma joyda silliq va differensiallanuvchi emas. Bunday hollarda, boshqa optimallashtirish usullari (masalan, chiziqli dasturlash, dinamik dasturlash, sonli usullar) ko'proq mos kelishi mumkin.
Lokal va Global Optimumlar: Matematik tahlil asosan lokal maksimum va minimumlarni topishga yordam beradi. Absolut (global) optimumni aniqlash funksiyaning butun mumkin bo'lgan sohasi, shu jumladan chegaraviy nuqtalar bo'ylab xatti-harakatini sinchkovlik bilan tahlil qilishni yoki ilg'or global optimallashtirish algoritmlaridan foydalanishni talab qiladi.
Hisoblash Vositalari: Juda murakkab muammolar uchun qo'lda hisoblash amaliy emas. Katta ma'lumotlar to'plamlari va murakkab modellarni boshqara oladigan sonli optimallashtirish dasturlari (masalan, MATLAB, SciPy kabi Python kutubxonalari, R, ixtisoslashtirilgan optimallashtirish yechuvchilari) ajralmas vositalardir.

Asosiy Matematik Tahlildan Tashqari: Ilg'or Optimallashtirish Usullari

Bir o'zgaruvchili matematik tahlil asosni tashkil etsa-da, ko'plab real dunyo optimallashtirish muammolari yanada ilg'or matematik vositalarni talab qiladi:

Ko'p O'zgaruvchili Matematik Tahlil: Ko'p kirishli funksiyalar uchun kritik nuqtalarni topish va ularni yuqori o'lchamlarda tasniflash uchun xususiy hosilalar, gradientlar va Gessian matritsalari ishlatiladi.
Cheklovli Optimallashtirish (Lagranj Ko'paytuvchilari): Cheklovlarni maqsad funksiyasiga osonlikcha almashtirib bo'lmaganda, tenglik cheklovlariga bo'ysunadigan optimal yechimlarni topish uchun Lagranj ko'paytuvchilari kabi usullar qo'llaniladi.
Chiziqli Dasturlash: Maqsad funksiyasi va barcha cheklovlar chiziqli bo'lgan muammolar uchun kuchli usul. Resurslarni taqsimlash, rejalashtirish va logistika uchun operatsiyalarni tadqiq qilishda keng qo'llaniladi.
Chiziqli Bo'lmagan Dasturlash: Chiziqli bo'lmagan maqsad funksiyalari va/yoki cheklovlar bilan shug'ullanadi. Ko'pincha iterativ sonli usullarni talab qiladi.
Dinamik Dasturlash: Ko'pincha ketma-ket qaror qabul qilish jarayonlarida uchraydigan, bir-biriga yopishgan quyi muammolarga bo'linishi mumkin bo'lgan muammolar uchun ishlatiladi.
Metaevristika: Aniq yechimlar hisoblash jihatidan imkonsiz bo'lgan o'ta murakkab muammolar uchun evristik algoritmlar (masalan, genetik algoritmlar, simulyatsiya qilingan toblash) yaxshi taxminiy yechimlarni taqdim etadi.

Xulosa: Optimallashtirishning O'zgarmas Kuchi

Mikrochipning nozik dizaynidan tortib, global ta'minot zanjirlarining ulkan miqyosigacha, matematik tahlilga asoslangan optimallashtirish zamonaviy dunyomizni shakllantiruvchi jim, ammo kuchli kuchdir. Bu samaradorlik ortidagi matematik dvigatel, har bir sohadagi qaror qabul qiluvchilarga oldinga siljish uchun "eng yaxshi" yo'lni topishga imkon beruvchi vositadir. Maqsad funksiyalari, cheklovlar va hosilalar kuchining o'zaro ta'sirini tushunish orqali butun dunyodagi shaxslar va tashkilotlar misli ko'rilmagan darajadagi samaradorlikni ochib berishi, xarajatlarni kamaytirishi, foydalarni maksimallashtirishi va yanada optimallashtirilgan va barqaror kelajakka hissa qo'shishi mumkin. Real dunyo muammosini optimallashtirish masalasi sifatida qo'yish va matematik tahlilning qat'iy mantiqini qo'llash qobiliyati ulkan qimmatga ega bo'lib, butun dunyoda innovatsiyalar va taraqqiyotni doimiy ravishda rag'batlantiradi. Optimallashtirish kuchini qabul qiling – u hamma joyda va u transformatsiondir.