Optimización Bayesiana y estrategia empresarial

Abstract

Este trabajo de investigación pretende aplicar la metodología de la optimización bayesiana a una optimización de beneficios en un modelo de negocio de una start-up. Para poder realizar el experimento de simulación, el documento en primer lugar hace una introducción al estado del arte de la materia, poniendo en evidencia el éxito de la metodología en distintos sectores. En segundo lugar, se procede a establecer el marco teórico del experimento. En él se recogen los objetivos, restricciones e hipótesis del mismo. Finalmente, se explora el funcionamiento de la metodología. El trabajo contiene una explicación extensa sobre un proceso de optimización bayesiana: qué pautas sigue, cómo se computa y sus resultados. Una vez explicada la metodología, se procede a realizar un experimento preliminar en el cual se testea el código programado para este trabajo. Una vez realizadas todas las preparaciones previas al experimento de simulación, se realiza el planteamiento matemático de la función de beneficios. En esta sección el trabajo explora las variables que se deben tomar en consideración de cara al cálculo de beneficios de una empresa de reciente creación y su comportamiento matemático, incorporándolas en una función objetivo. Establecida la misma, se procede a su optimización ejecutando el código programado y la explicación de sus resultados. Por último, el trabajo concluye con unas consideraciones adicionales que dan pie a una continuación del trabajo realizado.

This research paper aims to apply the Bayesian optimization methodology to a profit optimization in a start-up business model. In order to perform the simulation experiment, the paper first makes an introduction to the state of the art of the subject, highlighting the success of the methodology in different sectors. Secondly, it proceeds to establish the theoretical framework of the experiment. This includes the objectives, restrictions and hypotheses of the experiment. Finally, the performance of the methodology is explored. The paper contains an extensive explanation of a Bayesian optimization process: what guidelines it follows, how it is computed and its results. Once the methodology has been explained, a preliminary experiment is carried out in which the code programmed for this work is tested. Once all the preparations prior to the simulation experiment have been made, the mathematical approach of the benefit function is carried out. In this section the work explores the variables to be taken into consideration for the profit calculation of a newly created company and its mathematical behavior, incorporating them in an objective function. Once the objective function is established, it proceeds to its optimization by executing the programmed code and explaining its results. Finally, the work concludes with some additional considerations that give rise to a continuation of the work done.