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| 本文作者： 黃善清 | 2019-02-24 15:18 |
雷鋒網 AI 研習社按：現(xiàn)代社會環(huán)境下，優(yōu)化思想已經應用到商業(yè)、生產、乃至生活的方方面面，在本次公開課中，講者結合生活場景普及運籌優(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值。
分享嘉賓：
高季堯，本科畢業(yè)于清華大學化學工程系，博士就讀于美國康奈爾大學，并從事能源系統(tǒng)供應鏈的數學建模與運籌優(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)表數十篇論文，擔任多個國際學術期刊的審稿人，并多次在國際會議上做學術報告。曾參與中國石化公司的多項生產優(yōu)化項目，加入杉數后為多家標桿企業(yè)提供技術服務。
公開課回放地址：
分享主題：
定制優(yōu)化算法：為復雜商業(yè)問題「量體裁衣」
分享提綱：
何為運籌優(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 AI 研習社將其分享內容整理如下：
運籌學的繁榮發(fā)展始于二戰(zhàn)，當時盟軍使用數學模型/運籌優(yōu)化思想來解決與作戰(zhàn)相關的問題；戰(zhàn)爭結束后，算法被頻繁使用到企業(yè)與政府的運作當中，為經濟的發(fā)展加速提供支持；隨著現(xiàn)代計算機技術的發(fā)展，運籌學得以為人們解決更大、更復雜的問題；一直到了 21 世紀，如何將大數據轉化為最優(yōu)決策成為運籌學的重點課題。
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/最小化某一目標的最優(yōu)決策，一共分為 2 個關鍵步驟：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行求解。
關于常見問題的數學形式具體如下：
生活中我們也會遇到很多需要進行「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)化算法對此進行取舍，從而獲得最優(yōu)結果。
其中數學方式展示如下：
【關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)缺點進行了詳盡介紹，其中包括：
化比值為差值的 Parametric Algorithm
【關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】
結合 Charnes-Cooper transformation 與 Glovers's Linearization 兩種方法的 Reformulation-Linearization Algorithm
【關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，講者對所有算法進行了對比測試，該測試充分考慮了連續(xù)變量的數量、二元變量以及約束范圍等一系列條件：
結果顯示，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，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)項目，并介紹了杉樹科技如何給各行業(yè)的供應鏈環(huán)節(jié)賦能，作為本次分享的結尾。
【關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容。更多公開課視頻請到雷鋒網 AI 研習社社區(qū)（http://ai.yanxishe.com/）觀看。關注微信公眾號：AI 研習社（okweiwu），可獲取最新公開課直播時間預告。
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