История графов берет свое начало в 1736 г. в г. Кёнингсберге (ныне Калининград), когда ученый Леонард Эйлер решил задачу оптимального маршрута с учетом мостов города (так называемая задача о семи кёнигсбергских мостах). В то время проезд по мостам был платным, при этом в Кёнингсберге имеются два острова внутри города. Задача состояла в минимизации расходов на перемещение по мостам для целей покрытия максимального количества участков города коммивояжёрами, а именно была задача не проходить по одному мосту дважды. К слову сказать Эйлер доказал, что это невозможно и в любом случае придется по одному из мостов пройти дважды. Таким образом еще в начале 18 века теория графов начала успешно решать задачи оптимального перемещения между различными точками.
В настоящее время теория графов находит применение в следующих бизнес-сферах:
1. Социальные сети (отбор признаков пользователя, прогнозируемое поведение, определение эмоционального настроя, поиск и анализ сообществ, анализ спама, социальные связи)
2. Логистика (маршруты следования транспорта, складская деятельность, управление перемещением и складированием)
3. Бизнес-планирование (деревья решений, теория игр, метод критического пути, планирования графика проекта, стохастический анализ рисков графика проекта, анализ оптимального решения)
4. RPA (роботизация процессов) для целей программирования робота для выполнения любых линейных алгоритмов. Могу использоваться в повторяющихся, простых, предсказуемых процессы. Для более сложных процессов используется AI.
Что необходимо для работы с данным инструментов:
1. Наличие качественных исходных данных (исторические данные, экспертные оценки)
2. Оценка взаимосвязей между компонентами (например сроками отдельных задач по проекту)
3. Понимание основных метрик (сроки, деньги, вероятности)
4. Выявление и фиксация основных ограничений
4. Построение модели
5. Оценка и последующая верификация модели
Основные виды графов:
1. Стохастические графы (для анализа вероятностей и рисков)
2. Социальные графы (для анализа поведения субъектов)
3. Алгоритм Дейкстры на неориентированном графе (для поиска кратчайшего пути)
4. Дерево решений (для моделирования развития ситуация и поиска оптимального решения)
Рекомендуемая литература: Введение в теорию графов. Уилсон Робин
Рекомендуемое обучение: «Основы графов и нечетких логик для анализа больших данных», УЦ Специалист при МГТУ им. Баумана
Если Вы заинтересованы во внедрении графов в отдельные инструменты управления Вашей компанией, то я с удовольствием помогу в реализации таких проектов. Прошу обращаться ко мне через мой сайт: http://akonnov.ru/ или через мой Телеграм канал: https://t.me/biz_in