Leben optimieren

Ein Optimierungsproblem besteht darin, herauszufinden, wo der beste Wert einer Zielfunktion innerhalb des Bereichs aller ihrer Variablen liegt. Ein großer Teil des Lebens ist genau das – der Versuch, an einen Punkt zu gelangen, an dem das, was Ihnen am wichtigsten ist, maximiert wird, sei es Reichtum, Ruhm, Leistung, emotionale Verbindung, innerer Frieden … oder vielleicht einfach nur das Nichts.

Je nach Form der Zielfunktion kann ein Optimierungsproblem leicht oder schwer sein. Bei einer linearen Funktion, bei der Sie im Grunde einfach jeden Faktor (Variable) zusammenzählen und jeden mit einer gewissen Gewichtung (Koeffizient) versehen, sehen Sie deutlich, wie jede Variable unabhängig von ihrem Koeffizienten das Ergebnis positiv oder negativ beeinflusst. Es ist also mehr oder weniger offensichtlich, wie man diese Variablen manipuliert, um das Beste herauszuholen. Aber bei einer nichtlinearen Funktion sind alle Variablen mit allen möglichen verrückten Kombinationen wie Multiplikationen und Exponentialen und so weiter verwickelt. Es ist unmöglich herauszufinden, was zu tun ist, indem man sich nur die Gleichung ansieht. Es ist unordentlich.

Das Leben ist sehr, sehr nicht-linear. Es gibt keine Formel, um die beste Lösung zu berechnen, und Sie erhalten nicht einmal die schöne Vogelperspektive, wie Sie oben sehen. Die Analogie, die jeder gerne verwendet, ist das Besteigen eines Berges mit vielen Gipfeln, von denen einige höher als andere sind. Alles, was Sie tun können, ist, irgendwo anzufangen, Informationen in Reichweite zu sammeln, einen kleinen Schritt zu machen und zu iterieren. Indem Sie immer einen Schritt nach oben wählen, nähern Sie sich einem der Gipfel (einem lokalen Maximum) und landen schließlich darauf, aber nicht unbedingt dem höchsten (dem globalen Maximum). Genau das tun die einfacheren nichtlinearen Optimierungsalgorithmen. Aber dann bleibt man an der kleinen Spitze hängen, weil man nirgends weiter hinaufsteigen kann. Für einen clevereren Algorithmus könnte er zufällig wieder woanders beginnen und dieses Mal hoffentlich bis zu einem besseren Maximum iterieren. Das macht man aber im echten Leben nicht. Um einen höheren Gipfel anzustreben, müssen Sie zuerst von dem absteigen, auf dem Sie sich bereits befinden.

Um das Problem noch verwirrender zu machen, kann sich Ihre objektive Funktion (oder die Gewichtung zwischen ihnen, wenn Sie mehr als eine haben) im Laufe Ihres Lebens mehrmals ändern. Dinge werden wichtig oder unwichtig, wenn Sie wachsen. Und im Gegensatz zu echten Bergen, die (buchstäblich) in Stein gemeißelt sind, ändert sich Ihre Landschaft vollständig, wenn sich Ihre Zielfunktion ändert.

Was sagt uns das also?

1. Wo Sie landen, hängt nicht so sehr davon ab, wo Sie anfangen, sondern stark davon, was Ihre Zielfunktion ist.

2. Folgen Sie nicht blind den Schritten anderer Menschen, da diese möglicherweise andere objektive Funktionen haben als Sie. Auch wenn es also so aussieht, als ob Sie beide auf der Karte dieselben Koordinaten haben, könnten Sie tatsächlich sehr unterschiedliche Berge besteigen. Messen Sie Ihre Schritte basierend auf Ihrem eigenen Ziel.

3. Sei nicht zu besessen davon, immer den besten Schritt vor dir zu wählen. Obwohl es Sie schneller zum nächsten lokalen Maximum bringt, erhöht es nicht Ihre Wahrscheinlichkeit, das globale Maximum zu erreichen. Ein bisschen Zufälligkeit ist eigentlich eine gute Sache, besonders in der Anfangsphase. Es verhindert, dass Sie zu früh in einem lokalen Maximum stecken bleiben.

4. Um aus einem lokalen Maximum herauszuspringen und hoffentlich das globale Maximum zu erreichen, müssen Sie absichtlich Störungen einführen, „die Dinge ein wenig aufrütteln“. Das Problem ist, dass Ihre Zielfunktion aufgrund der Definition eines lokalen Maximums sinkt, wenn Sie es verlassen, bevor Sie wieder steigen können. Das fühlt sich nicht gut an. An etwas gewöhnen.

Aber selbst wenn man all dies weiß, kann kein Algorithmus garantieren, das globale Maximum zu erreichen. Seien Sie also am Ende des Tages (oder Ihres Lebens) zufrieden mit dem, was Sie erreicht haben.

Wenn sich das alles ein bisschen zu mechanisch anfühlt, wo kommt dann die menschliche Natur ins Spiel? Nun, welchen ausgefallenen Algorithmus auch immer Sie verwenden, niemand anderes als Sie können Ihre Zielfunktion definieren. Maschinen können sich ihren Zweck nicht aussuchen. Leute können.