Diskret optimalisering er en gren av matematisk optimalisering som handler om å finne den beste løsningen fra et begrenset sett av mulige løsninger.

Med andre ord involverer det å ta beslutninger om hvordan man skal fordele ressurser eller gjøre valg på en måte som maksimerer eller minimerer en viss objektiv funksjon samtidig som man tilfredsstiller et sett med begrensninger. Denne typen optimalisering brukes i en rekke bransjer og applikasjoner, inkludert logistikk, forsyningskjedeledelse, planlegging, telekommunikasjon og finans.

For eksempel kan diskret optimalisering brukes til å bestemme den mest effektive ruten for en leveringsbil, den beste planen for en produksjonsfabrikk, eller den optimale fordelingen av ressurser i en finansportefølje. En av de viktigste egenskapene ved diskrete optimaliseringsproblemer er at beslutningsvariablene kun kan ta spesifikke, diskrete verdier i stedet for kontinuerlige verdier.

Dette legger et ekstra lag av kompleksitet til problemet, da det krever å finne den beste kombinasjonen av disse diskrete verdiene for å oppnå det ønskede resultatet. For å løse diskrete optimaliseringsproblemer kan ulike algoritmer og teknikker brukes, som heltallsprogrammering, dynamisk programmering, gren og grense, genetiske algoritmer og simulert gløding.

Disse metodene hjelper til med å effektivt søke gjennom løsningsrommet og identifisere den beste mulige løsningen basert på de gitte begrensningene og målene. Totalt sett spiller diskret optimalisering en avgjørende rolle i å hjelpe bedrifter og organisasjoner med å ta bedre beslutninger og forbedre driften ved å finne optimale løsninger på komplekse problemer.

Ved å utnytte kraften i matematisk optimalisering kan selskaper strømlinjeforme prosessene sine, redusere kostnader og øke effektiviteten i ulike aspekter av driften.