Abstrak: Prof. Hennie Kruger, Operasionele Navorsing, Tweede Wereldoorlog, rekenaarwetenskap

In die meegaande artikel verduidelik Hennie Kruger, afgetrede professor in Rekenaarwetenskap by die NWU wat Operasionele Navorsing is en waarom hierdie wetenskaplike dissipline so belangrik is in verskillende besluitneem-scenarios. Benewens sy belangstelling in die Wiskundige Wetenskappe, beskik Professor Kruger ook oor ‘n Meestersgraad in Filosofie en ‘n diensbeurt as President van die Operasionele Navorsingsvereniging van Suid-Afrika in 2014 – 2015. In die artikel verduidelik Prof. Kruger hoe moderne oorlogvoerders en strategiese beplanners swaar leun op Operasionele Navorsingstegnieke, en hoe selfs kuberoorlogvoering gebruik maak van ON-tegnieke.

Operasionele navorsing – ‘n dissipline uit die Tweede Wêreldoorlog

Operasionele navorsing (ON) is ‘n dissipline wat hoofsaaklik gemoeid is met analitiese en berekenings tegnieke om wiskundige modelle te formuleer wat normaalweg gebruik word om besluitnemers te help om optimale oplossings te vind in verskillende besluitneem-scenarios. ON is nie gebaseer op ‘n enkele akademiese dissipline nie maar put uit verskillende vakgebiede soos wiskunde, toegepaste wiskunde, bedryfsingenieurswese, fisiese wetenskappe en selfs uit die sosiale wetenskappe. Daar is ook ander kwalitatiewe ON tegnieke soos stelseldinamika, probleem strukturerings tegnieke, kritiese stelseldenke en multi-metode benaderings, maar die kern van tradisionele ON word in die algemeen gesien as die formulering van wiskundige modelle om optimeringsprobleme op te los. Hierdie wiskundige modelle word gewoonlik lineêre programmeringsmodelle (LP) genoem en ‘n tipiese LP bestaan uit n lineêre doelfunksie (byvoorbeeld ‘n wins- of kostefunksie) wat gemaksimeer of geminimeer word onderhewig aan sekere lineêre beperkinge (byvoorbeeld beperkte bronne). Optimering verwys dan na die proses om die beste waardes vir veranderlikes te vind sodat die doelfunksie n optimum is. Alhoewel die beskrywing eenvoudig mag klink, kan ‘n lineêre programmeringsmodel buitengewoon ingewikkeld raak met modelle wat soms duisende veranderlikes en duisende beperkings moet kan akkomodeer.
Die wortels van ON kan nagespeur word tot vroeg in die 20ste eeu, maar daar is algemene konsensus dat ON sy ontstaan gehad het gedurende die Tweede Wêreldoorlog. Militêre leiers het gou besef dat ‘n wetenskaplike benadering, wat ‘n verskeidenheid kwantitatiewe tegnieke en wiskundige modelle sou insluit, nodig is om ingewikkelde militêre probleme op te los. Die vakgebied ON is uit hierdie nood gebore en aanvanklike ON projekte was gemik op die optimale gebruik van radar stelsels asook die verbetering van die effektiwiteit van lugafweer kanonne en ontleding van bombarderingstrategiee. Dit is dan ook gedurende hierdie tyd dat die Britse wetenskaplike AP Rowe die term “operational research” gevestig het. Na die oorlog het ON vining uitgebrei om nie net militêre probleme aan te spreek nie maar ook in die industrie is besigheid en bestuursprobleme (veral in die besluitsteunveld) toenemend met behulp van ON tegnieke opgelos. Nuwe en meer gesofistikeerde wiskundige tegnieke en benaderings het teen ‘n vinnige tempo ontwikkel en die konstante vooruitgang in byvoorbeeld rekenaarverwerkingkrag het gehelp dat ON gegroei het tot ‘n uitgebreide en selfstandige dissipline wat uit ‘n groot aantal spesialis sub-velde bestaan – van die bekendste voorbeelde van hierdie spesialis areas sluit in lineêre, nie-lineêre en heeltallige programmering, toustaanteorie, simulasies, spelteorie, voorraad en voorsieningskettings optimering, netwerkvloei probleme, kombinatoriese en multidoelwit optimering ens. Met so n wye verskeidenheid van spesialis areas is daar natuurlik ook n groot aantal toepassingsareas waar ON ‘n beduidende rol speel. Dit is bykans onmoontlik om n volledige lys van ON toepassingsareas saam te stel maar n paar voorbeelde behoort die belangrikheid van ON te onderstreep. Voorbeeld toepassingsareas sluit in telekommunikasie, logistiek, landbou, opvoedkunde, voorsieningskettings, finansiele toepassings, mynwese, produkbeplanning, gesondheidsektore, projekbestuur, bemarking, transport en natuurlik militêre toepassings.
In Suid-Afrika is n sterk ON gemeenskap en bestaan daar n Operasionele Navorsingsvereniging van Suid-Afrika sedert 1969. Die vereniging hou n jaarlikse konferensie en het ook sy eie geakkrediteerde akademiese joernaal genaamd ORiON. Alhoewel dit n akademiese vereniging is, is daar ook ‘n beduidende aantal lede uit die industrie. ON toepassings in Suid-Afrika is in lyn met internasionale neigings en talle bydraes word in ‘n groot verskeidenheid toepassingsareas gelewer.
Terwyl ON, by wyse van spreuke, uit n oorlog ontstaan het, is dit gepas om net kortliks te verwys na ON in die Suid-Afrikaanse militêre konteks . Die Wetenskaplike en Nywerheidnavorsingsraad (WNNR) het so vroeg as 1961 ‘n Nasionale Navorsingsinstituut vir Wiskundige Wetenskappe gestig waarbinne n ON groep gehuisves is met die opdrag om ON projekte vir die Suid-Afrikaanse Weermag (SAW) uit te voer. Van hierdie vroeë projekte het onder andere ingesluit die berekening en evaluering van meteriologiese aanpassings vir 35mm lugafweer artillerie, die gebruik van see myne, konfigurasie van anti-personeel myne, barshoogte van mortiere, ens. Hierdie aanvanklike werk is mettertyd voortgesit met verskeie ON projekte binne die verskillende weermageenhede en het projekte ingesluit soos logistieke ondersteuning vir maritieme magte, die bestuur van ammunisie produksie, evaluring van nuwe bedreigings ens. Later het die ON funksie meer formeel deel van die SAW geword en is dit toegepas in verskeie eenhede soos die Instituut vir Maritieme Tegnologie en Armscor. Van hierdie formele projekte het ingesluit die simulasie van gevegsvliegtuie se kwesbaarheid tydens luggevegte, oorlogspel binne die SAW, ergonomie in die ontwerp van militere stelsels en nog vele meer. Daar is ook heelwat akademiese ON werk, wat spesifiek geassosieer word met militêre toepassings, gelewer. Dit is veral by Stellenbosch Universiteit waar daar gedurende die periode 2006 – 2017 n beduidende aantal nagraadse studente afgelewer is wat gespesialiseer het in “threat evaluation and weapon assignment” studies. Hierdie studies, onder leiding van die ON spesialis, Prof Jan van Vuuren, was van groot belang en die SAW en Armscor het dan ook befondsing vir van hierdie studies verskaf. Dit is duidelik dat ON en militêre toepassings, ook in Suid-Afrika, groot erkenning gekry het. Daar het egter baie verander sedert die nuwe demokrasie in Suid-Afrika en nuwe nasionale prioriteite en bestuur en kultuur van die SAW het veroorsaak dat ON nie meer so prominent in die SAW voorkom nie – daar is egter steeds meer as genoeg geleenthede en hopelik sal die uitdaging van ON in die SAW weer herleef.
Wanneer n mens bietjie met ‘n filosofiese lens na die tipiese ON wiskundige modelle (spesifiek lineêre programmeringsmodelle) gaan kyk, dan is dit opmerklik dat hierdie modelle hoofsaaklik in ‘n paradigma van orde funksioneer en kan mens daarna verwys as ‘n meganistiese metodologie. Die modelle word geinspireer deur n Newtoniese raamwerk wat argumenteer dat ‘n stelsel (of ‘n model) kan verstaan word deur ‘n proses van reduksie wat die opbreek van stelsels in onderliggende dele impliseer en wat dan gebruik word om die stelsel te verstaan. Hierdie siening is reeds so vroeg as 1962 gekritiseer deur die bekende ON navorser en filosoof Russell Ackoff. In n artikel wat in 1979 verskyn skryf Ackoff “the future of OR is past” as gevolg van die meganistiese benadering. Hy lys ses tekortkominge van ON modelle en beveel aan dat ‘n stelseldenke tot ON gevolg moet word om hierdie tekortkominge aan te spreek. Van die fundamentele ON probleme wat Ackoff uitwys het hoofsaaklik te doen met stelsels wat moet kan leer en aanpas (iets wat ‘n optimeringsmodel nie kan doen nie); stelsels moet waardes wat relevant tot die kwaliteit van lewe is in ag neem; probleme kan nie effektief opgelos word deur dit bloot analities in verskillende sub-probleme op te deel nie ens.
Om Ackoff se probleme te illustreer kan ‘n bekende ON lineêre optimeringsmodel as voorbeeld gebruik word (hierdie voorbeeld gaan ook later in die bespreking weer na verwys word). Veronderstel ‘n aantal pakhuise moet opgerig word op ‘n aantal voorafbepaalde potensiele persele. Die doel is om die toepaslike aantal pakhuise te bepaal sowel as watter persele moet gebruik word sodat die behoeftes van alle kliënte bevredig sal word teen n minimum koste. Die LP model om hierdie probleem op te los is relatief eenvoudig en sal ‘n optimale antwoord gee van hoeveel pakhuise moet op watter persele opgerig word. Die probleem is dat geen ander faktore in ag geneem word nie en die model spreek dus nie Ackoff se bekommernisse aan nie – byvoorbeeld, die impak van n nuwe pakhuis op die mense of gemeenskap waar dit opgerig gaan word. Dit mag dalk werkloosheid veroorsaak as produkte in die pakhuis nou geredelik beskikbaar is en mense wat transport verskaf nie meer nodig is nie; kwaliteit van lewe mag dalk beinvloed word deur besoedeling; ekosisteme mag verwoes word deur bou aktiwiteite, en so kan daar waarskynlik nog faktore uitgedink word wat n invloed sal hê op die ON model se optimale antwoord.
Meeste ON praktisyns is wel deeglik bewus van die probleme wat hierdie meganistiese paradigma veroorsaak en daar word deurgaans pogings aangewend om meer holistiese benaderings te volg. Meer kwalitatiewe tegnieke soos kritiese stelseldenke, probleem strukturerings tegnieke, stelselsdinamika, ens., word gereeld ingespan in toepaslike gevalle om hierdie soort van probleme aan te spreek.
Miskien is daar ook ander paradigmas wat oplossings kan help bied – een so n paradigma kan waarskynlik gevind word in kompleksiteitsteorie. Kompleksiteitsteorie, wat nie maklik is om te definieer nie, bied n nuwe en ander teoretiese raamwerk as n manier om stelsels (en ON modelle) te verstaan. Die Suid-Afrikaans filosoof Paul Cilliers (1956-2011) was n kenner in die veld van kompleksiteitsteorie en hy beskryf n komplekse stelsel aan die hand van tien karakteristieke: n Komplekse stelsel bestaan uit n groot aantal elemente met n dinamiese wisselwerking tussen die elemente. Hierdie wisselwerkings is nie-lineêr en is ryk in die sin dat een element beinvloed, en word beinvloed, deur n baie groot aantal ander elemente. Wisselwerkinge geskied op kort afstande, dit wil sê hoofsaaklik van aangrensende elemente en daar is heelwat lusse wat voorkom in die interaksies – die effek van n aktiwiteit kan die element self weer beinvloed. Komplekse stelsels is nie in ewewig nie en is normaalweg oop stelsels waar grense nie gedefinieer kan word nie. So n stelsel het ook ‘n geskiedenis wat beteken dat aktiwiteite van die verlede mede-verantwoordelik is vir huidige aktiwiteite. Laastens is elke element in ‘n komplekse stelsel onbewus van die gedrag van die stelsel as ‘n geheel.
Om ON nou in die konteks van Cilliers se kompleksiteitsteorie te illustreer kan die pakhuis voorbeeld van vroeer weer gebruik word. Let net op dat ON modelle wat bloot ‘n optimale antwoord vir n meganistiese probleem bereken (byvoorbeeld die optimale laai volgorde van groot items op n vragmotor) nie deel van die bespreking uitmaak nie,

  • ON toepassings bestaan uit n groot aantal elemente: Die ON dissipline is begrond in wiskunde en wiskundige statistiek en bestaan dus uit ‘n baie groot aantal konsepte, idees en tegnieke wat in ‘n nog groter aantal kombinasies toegepas kan word. Die pakhuis model maak gebruik van hierdie groot aantal konsepte.
  • Die elemente in ‘n ON toepassing het n dinamiese wisselwerking: n ON toepassing soos die pakhuis voorbeeld kan tog net sin maak as dit in die werklike lewe sinvol is – met ander woorde as dit nie ‘n wisselwerking met die omgewing het waarin dit bestaan nie dan is so n ON model sinneloos. In die pakhuis voorbeeld is daar dus ‘n wisselwerking, eerstens tussen al die wiskundige konsepte maar tweedens, ook ‘n wisselwerking met die realiteit, ekonomiese veranderlikes, bronne ens. Hierdie wisselwerkinge hoef nie altyd fisies van aard te wees nie maar kan ook voorkom as die eenvoudige oordrag van inligting.
  • Wisselwerking in ON toepassings is nie-lineêr: Die implementering van ‘n klein ON model om ‘n pakhuis perseel te bepaal kan geweldige groot ekonomiese en sosiale gevolge hê. Net so kan ‘n groot ON model (miskien in terme van veranderlikes, kostes, tyd ens.) geen, of baie min, reaksie tot gevolg hê indien die model triviaal, foutief of bloot net onvoldoende is.
  • Wisselwerking van elemente in ‘n ON toepassing is ryk: Nuwe ontwikkeling (soos die bou van ‘n pakhuis) as gevolg van ‘n ON model sal ‘n groot interaksie met ekonomiese aktiwiteit hê. Dit sal ook groot wisselwerking veroorsaak tussen gemeenskappe.
  • Wisselwerking geskied oor kort afstande: Die implementering van ‘n ON model wat die bou van n pakhuis tot gevolg het se impak gaan die meeste gevoel word deur elemente naby aan die bou aktiwiteit – byvoorbeeld ekonomiese aktiwiteit, sosiale aktiwiteit (werkloosheid of dalk meer werkgeleenthede, gemeenskappe word beinvloed), besoedeling, ekosisteme ens.
  • Daar is lusse in die interaksies tussen elemente van n ON toepassing: Wisselwerking en interaksie tussen elemente veroorsaak ‘n gedurige terugvoer (lusse) wat bestaande en nuwe aktiwiteite beinvloed. Dink maar aan die positiewe of negatiewe ekonomiese gevolge van die bou van ‘n pakhuis, of die kompleksiteite van werksgeleenthede en verandering in ‘n gemeenskap dinamika.
  • ON toepassings is nie in ewewig nie: Die doel van enige ON toepassing (model) is juis om die ewewig te versteur en ‘n verbetering of verandering te weeg te bring van hoe daar met die wêreld omgegaan word. Die bou van nuwe pakhuise op spesifieke persele is waarskynlik die resultaat van n onewewigtige situasie, byvoorbeeld, die dinamika van vraag en aanbod, ‘n resessie, ‘n politieke sisteem, tegnologie en so aan.
  • ‘n ON model is ‘n oop stelsel: Alhoewel ‘n wiskundige model as n geslote model met grense beskou moet word, verander die prentjie na implementering van die model. Dan word die ON toepassing ‘n oop stelsel omdat dit onmoontlik is om die grense te bepaal van die impak van so ‘n model. Die pakhuis model is so ‘n voorbeeld waar die impak van implementering nie begrens kan word nie en dit ‘n oorvereenvoudiging sou wees om die impak te beperk tot n spesifieke versameling veranderlikes wat slegs sekere waardes kan aanneem.
  • ON toepassings het n geskiedenis: Suksesvolle ON modelle kan weer gebruik word, of verbeter word terwyl onsuksesvolle modelle in onbruik verval – die geskiedenis en die konteks van die toepassing bepaal die toekomstige gebruik van so ‘n model. Die resultaat van die pakhuis model kan nie gesien word as ‘n eenmalige antwoord nie – die spoor of die geskiedenis van hierdie model sal (hopelik) toekomstige pakhuis beplanning beinvloed, byvoorbeeld om die model uit te brei om meer veranderlikes in ag te neem.
  • Elke element in ‘n ON toepassing is onbewus van die gedrag van die stelsel as ‘n geheel: Daar is wel ‘n wiskundige verband tussen die veranderlikes in ‘n tipiese ON model maar elke element (veranderlike) reageer slegs op die inligting wat aan homself beskikbaar is en is onbewus van die waardes (inligting) van ander elemente. Die bou van ‘n pakhuis op perseel x is gebaseer op inligting naby aan die aktiwiteit – met ander woorde, die boukoste by perseel x, die aantal kliënte wat deur perseel x bedien kan word, bergingskoste by perseel x, ens. Ander elemente en hulle gedrag is onbekend, byvoorbeeld die impak op die ekonomie of die sosiale impak op n gemeenskap.
    Uit die kort bespreking is dit duidelik dat ON funksioneer in ‘n komplekse omgewing wat ‘n meer oop en wanordelik omgewing is teenoor die meganistiese stelsel van orde waarteen Ackoff waarsku. Dit is dus nodig dat sekere kompleksiteits karaktereienskappe in ON toepassings erken moet word om ON as n dissipline te verryk en om nuwe perspektiewe oop te breek wat voorsiening sal maak vir ‘n beter verstaan van wiskundige modellering as ‘n meer nie-meganistiese aktiwiteit. Van hierdie nuwe perspektiewe wat ontsluit is deur na ON vanuit n filosofiese kompleksiteits oogpunt te kyk sluit die volgende in.
    Opkomende (emergent) eienskappe: Die kenmerk van opkoms (emergence) word deur Cilliers gedefinieer as iets wat sinvol is wanneer na ‘n stelsel in sy geheel gekyk word en is nie iets wat toegeskryf kan word aan die verskillende dele van ‘n stelsel nie – byvoorbeeld die reuk van ammoniak. Met betrekking tot ON toepassings kan die tien kompleksiteitsteorie eienskappe lei tot die opkoms van ‘n beter begrip (verstaan) van ON en die toepassing; ‘n beter bewustheid van die ON toepassing en die integrasie met die omgewing; en ‘n beter effektiwiteit van byvoorbeeld ekonomiese strukture wat verander of bygevoeg word met die implementering van n ON model.
    Stel van grense: n ON toepassing impliseer die oplossing van n bepaalde probleem. Om as n stelsel te kwalifiseer moet die probleem op n spesifieke manier geformuleer word en moet dit op n manier begrens word – die probleem van grense stel is nie heeltemal nuut nie maar die insig wat kompleksiteitsteorie bring is dat ON moet erken dat die stel van grense is kunsmatig, dis nie objektief nie en net tydelik.
    Gebrek aan volledige kennis: Mens kan nooit volledige kennis van n komplekse stelsel hê nie (anders moet al die kompleksiteit van die volledige omgewing geken word). Dit beteken dat kennis slegs binne n raamwerk (binne grense) beskikbaar is. Dit impliseer weer dat ON praktisyns moet aanvaar dat kennis omtrent die probleem onvolledig is en dat daar ander rolspelers en ander elemente bestaan wat die ON resultate gaan beinvloed.
    Verantwoordelikheid (etiek) van keuses: Wanneer grense gestel word dan word die kompleksiteit van die probleem area verminder en ‘n sekere vlak van onsekerheid in beskikbare kennis ontstaan. Die ON model kan dan nie geblameer word vir die uitkomstes nie en die modelleerder moet verantwoordelikheid aanvaar vir beide die bedoelde en onbedoelde gevolge van die implementering van ‘n ON model. Die probleem van verantwoordelikheid is ook nie heeltmal nuut nie en daar is verskeie voorbeelde van studies wat hieroor handel.
    Hierdie skryfstuk is maar n baie kort en effens oppervlakkige oorsig van hoe ‘n algemene vakgebied soos wiskundige modellering baat kan vind deur dit ook so bietjie deur ‘n filosofiese lens te beskou. Die doel was nie om ON toepassings verdag te maak nie – ON is ‘n dissipline wat van die mees indrukwekkende modelle genereer en wonderlike werk doen in veral die veld van besluitsteunwetenskappe. Die argumente in die artikel is ook nie van toepassing op alle ON modelle nie – daar is modelle wat gebruik word om belangrike probleme op te los wat nie deur die bespreking geraak sal word nie (die sogenaamde meganistiese modelle) – byvoorbeeld die optimale benutting van n masjien (masjienskedulering) hoef nie aan kompleksiteitsteoretiese beginsels gemeet te word nie.
    ON het ‘n lang pad gestap sedert die grondleggers dit gedurende die Tweede Wêreldoorlog geformaliseer het. Die vakgebied is, en word steeds, gekenmerk deur ‘n voortdurende aantal verbeterings en baanbreker innovasies. Dit maak nie regtig saak of mens ‘n ON toepassing (model) beskou as ‘n harde wiskundige wetenskap of as ‘n meer komplekse stelsel nie; dit bly ‘n onmisbare wetenskap in besluitsteunwetenskappe en in die algemene veld van probleemoplossing.
    En dan ‘n laaste opmerking oor die dissipline wat uit ‘n oorlog ontstaan het – alhoewel aktiwiteite en tegnieke gedurende ‘n oorlog geheim gehou word, kan daar met sekerheid aanvaar word dat moderne oorlogvoerders steeds swaar leun op ON vir sukses. Om troepe, toerusting voorrade ens., effektief te bestuur word ‘n verskeidenheid ON tegnieke gebruik; intelligensie ontleding word gedoen deur ON tegnieke te gebruik (dink aan dataontginning, masjienleer, netwerk-ontleding en vele meer wat ON tegnieke is en wat gebruik word in ontledings); Kuber oorlogvoering maak gebruik van ON tegnieke – byvoorbeeld die modellering van kuberaanvalle of ontleding van rekenaarnetwerk kwesbaarhede. Die lys van ON se rol in modern oorlogvoering is baie lank en indrukwekkend (en so ook in elke ander toepassingsarea).