Vsebina
Linearno programiranje uporablja matematične enačbe za reševanje poslovnih problemov. Če se morate na primer odločiti, koliko in koliko štirih različnih linij izdelkov za izdelavo za božično nakupovalno sezono, linearno programiranje sprejme vaše možnosti in matematično izračuna kombinacijo izdelkov, ki prinaša največji dobiček. Ker je število spremenljivk pogosto ogromno, se linearni programerji za računanje zanašajo na računalnike.
Modeliranje
Če želite uporabljati linearno programiranje, morate svojo težavo pretvoriti v matematični model. Če želite to narediti, potrebujete cilj, kot je povečanje dobička ali zmanjšanje izgub. Model mora vključevati tudi spremenljivke odločitev, ki vplivajo na te cilje, in omejitve, ki omejujejo, kaj lahko storite. Če imate na primer omejene zaloge in želite vedeti, ali se morate osredotočiti na izdelke višjega cenovnega razreda ali večjo proizvodnjo cenejšega blaga, da bi povečali dobiček, imate za ta model cilj, spremenljivke in omejitve, zato imate tisto, kar morate začeti.
Linearnost
Linearno programiranje se, logično dovolj, opira na linearne enačbe: Če podvojite prodajo, medtem ko ostane vse ostalo konstantno, bo enačba pokazala, da ste podvojili prihodke. Vendar imajo nekatere spremenljivke odločitve nelinearen učinek. Če na primer podvojite proračun za začetek podjetja, to še ne pomeni, da se dobički ali odhodki v prvem letu podvojijo. Učinkovitost obsega se pogosto ne nanaša na linearne učinke. Alternativa linearnemu programiranju, kot je ciljno programiranje, upošteva nelinearne spremenljivke.
Resničnost
Linearno programiranje je učinkovito le, če model, ki ga uporabljate, odraža resnični svet. Vsak model se opira na določene predpostavke in so morda neveljavne: na primer domnevate, da bo potrojitev proizvodnje potrojila v trikrat, a v resnici nasiči trg. Linearne enačbe včasih dajo rezultate, ki v resničnem svetu nimajo smisla, na primer rezultat, ki bi nakazal, da bi morali pogodbeno sestaviti 23,75 bojnih ladij za mornarico, da bi povečali dobiček - kako se boste spopadli z .75 v praksi ?. Vendar spretni linearni programerji lahko prilagodijo modele in enačbe za reševanje teh težav.
Neprožnost
Nekatere situacije imajo preveč možnosti, da bi se lahko prilegale formuli linearnega programiranja. Medicinska praksa bi lahko uporabila linearno programiranje za določitev optimalnega zdravljenja za bolnike z rakom, vendar so medicinske razmere tako raznolike, zdravniki neizogibno najdejo take, ki ne ustrezajo nobenemu linearnemu modelu. Tudi linearno programiranje seveda nima intuicije ali nagona črevesja; Heath Hammett, ki deluje na linearnih programih za vojsko, je leta 2005 povedal za revijo "Signal", da je zaradi tega potrebno, da ljudje pregledajo zaključke linearnega programiranja, preden ukrepajo nanje.