雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按：現(xiàn)代社會環(huán)境下，優(yōu)化思想已經(jīng)應(yīng)用到商業(yè)、生產(chǎn)、乃至生活的方方面面，在本次公開課中，講者結(jié)合生活場景普及運(yùn)籌優(yōu)化的思想，并借助優(yōu)化問題和具體案例深入剖析定制化算法所能帶來的巨大價(jià)值。

分享嘉賓：

高季堯，本科畢業(yè)于清華大學(xué)化學(xué)工程系，博士就讀于美國康奈爾大學(xué)，并從事能源系統(tǒng)供應(yīng)鏈的數(shù)學(xué)建模與運(yùn)籌優(yōu)化研究。博士期間以第一作者的身份在行業(yè)頂級期刊發(fā)表數(shù)十篇論文，擔(dān)任多個國際學(xué)術(shù)期刊的審稿人，并多次在國際會議上做學(xué)術(shù)報(bào)告。曾參與中國石化公司的多項(xiàng)生產(chǎn)優(yōu)化項(xiàng)目，加入杉數(shù)后為多家標(biāo)桿企業(yè)提供技術(shù)服務(wù)。

公開課回放地址：

http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone

分享主題：

定制優(yōu)化算法：為復(fù)雜商業(yè)問題「量體裁衣」

分享提綱：

• 何為運(yùn)籌優(yōu)化

• 生活中的優(yōu)化思想

• 優(yōu)化算法概述

• MILFP 問題的高效定制算法

• 其他案例分享

雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將其分享內(nèi)容整理如下：

運(yùn)籌學(xué)的繁榮發(fā)展始于二戰(zhàn)，當(dāng)時盟軍使用數(shù)學(xué)模型/運(yùn)籌優(yōu)化思想來解決與作戰(zhàn)相關(guān)的問題；戰(zhàn)爭結(jié)束后，算法被頻繁使用到企業(yè)與政府的運(yùn)作當(dāng)中，為經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加速提供支持；隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)籌學(xué)得以為人們解決更大、更復(fù)雜的問題；一直到了 21 世紀(jì)，如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最優(yōu)決策成為運(yùn)籌學(xué)的重點(diǎn)課題。

簡單來講，「優(yōu)化」是指尋找在滿足約束的條件下能夠最大化/最小化某一目標(biāo)的最優(yōu)決策，一共分為 2 個關(guān)鍵步驟：建模與求解——優(yōu)化的專長體現(xiàn)在建立好的模型以及選用有效的方法進(jìn)行求解。

關(guān)于常見問題的數(shù)學(xué)形式具體如下：

生活中我們也會遇到很多需要進(jìn)行「優(yōu)化」的時候，講者以小明吃麻辣香鍋的情況為例，在面臨開心（飽腹感）與省錢（控制預(yù)算）的兩難抉擇以及一系列約束的條件下，將如何通過優(yōu)化算法對此進(jìn)行取舍，從而獲得最優(yōu)結(jié)果。

其中數(shù)學(xué)方式展示如下：

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：05：35 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

如果按照變量類型與約束條件類型進(jìn)行劃分的話，常見優(yōu)化問題一共可以分為 4 種類型：

而常見的求解算法與求解器具體如下：

為何要對算法進(jìn)行定制化？

我們可以從兩個角度來看待這個問題：

筆者分享了他在讀博期間針對特殊 MINLP 問題的優(yōu)化算法探索工作，該問題的具體介紹如下：

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：17：54 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

講者對該問題的幾個定制優(yōu)化算法及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳盡介紹，其中包括：

• 化比值為差值的 Parametric Algorithm

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：22：33 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

• 結(jié)合 Charnes-Cooper transformation 與 Glovers's Linearization 兩種方法的 Reformulation-Linearization Algorithm

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：26：55 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

• 基于分支定界法的 B&B & C-C algorithm

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：29：52 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

最后，講者對所有算法進(jìn)行了對比測試，該測試充分考慮了連續(xù)變量的數(shù)量、二元變量以及約束范圍等一系列條件：

結(jié)果顯示，Parametric Algorithm 以及 Reformulation-Linearization Algorithm 整體表現(xiàn)最好；而常見的局部最優(yōu)求解器 DICOPT 和 SBB 在解決小問題上的表現(xiàn)與兩個定制化算法扯平，可在大問題的解決上速度則有些不濟(jì)，且未能成功解決所有問題；至于由講者提出的 B&B & C-C algorithm 在解決小問題的表現(xiàn)上勉強(qiáng)跟上了常見局部最優(yōu)求解器，但在解決大問題的表現(xiàn)上卻很穩(wěn)定，后期甚至趕上了常見局部最優(yōu)求解器。

總的來說，這些案例給了我們 3 點(diǎn)啟發(fā)：

• 定制化算法針對特定問題往往能夠出奇制勝，輕易打敗通用優(yōu)化求解算法。

• 針對同種問題的定制化算法同樣有其最適合的應(yīng)用環(huán)境。

• 多嘗試，多探索，也許能擦出不一樣的火花

最后，講者也分享了其在杉樹科技參與過的智慧工業(yè)項(xiàng)目，并介紹了杉樹科技如何給各行業(yè)的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)賦能，作為本次分享的結(jié)尾。

【關(guān)于這部分的具體講解，請從視頻 00：38：09 處看起，http://www.mooc.ai/open/course/630?=Leiphone】

以上就是本期嘉賓的全部分享內(nèi)容。更多公開課視頻請到雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社社區(qū)（http://ai.yanxishe.com/）觀看。關(guān)注微信公眾號：AI 研習(xí)社（okweiwu），可獲取最新公開課直播時間預(yù)告。

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