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关于算法:现实版奇异博士原来是这款神秘的数学黑盒

简介: 事实版“奇怪博士”?原来是这款神秘的“数学黑盒”

供稿团队:阿里云市场部

在漫威电影《复联 3》中,奇怪博士预测到将来有 1400 多万种可能,而胜利却只有一种,这惟一的最优解成为他们战斗的心愿。只惋惜,电影的终局并没有那么圆满,灭霸的一个响指覆灭了半个宇宙。
无论是电影还是小说,预测将来的超能力总是让人惊叹。阿里达摩院自研的数学布局求解器 MindOpt,仿佛化身事实版的“奇怪博士”,在将来无数种可能中求取最优解。与科幻电影自身不同的是,这一“未卜先知”的“超能力”,成为智能决策场景底层的“终极利器”,正在为各行各业的决策调度带来完满的后果。

揭开终极利器的“面纱”

什么是数学布局求解器?运筹学里定义是,针对多种曾经建设的线性、整数及各种非线性布局模型进行大量计算,寻求最优解决方案。简略说就是用数学问题解决事实决策问题。
比方双 11 期间,核心仓库须要提前向全国各个城市的分仓库调配货物,其中波及到诸多变量和约束条件,比方各个分仓库有不同的需求量和库存量,还存在运输能力、货物品类、工夫等问题。如果调配不合理,有些城市调配过多导致货物积压,有些城市调配过少导致缺货,都会造成损失。同时,运输布局不合理、效率跟不上等也会减少企业老本。

传统的形式是利用计算机来寻求最好的破解之道,且不说费时费力、效率低下等问题,就计算机本身而言就存在误差。不要小看一个误差,在地理级数据背后,轻微的误差都会造成微小的损失。准确性都无奈保障,又如何得出最优解呢?

如此精细的计算需要,正是 MindOpt 展示“超能力”的时候。MindOpt 只需两步就能轻松搞定,第一步将上万甚至百万的变量建模成一个数学模型,预知将来决策后的各种可能性;第二步把数学模型输出求解器,通过优化算法主动计算出最终的后果,从而给货物调配提供一个最优的调度计划。

场景“通吃”的“最强大脑”

除了货物调度之外,这么弱小的“神器”还有哪些更宽泛的利用场景呢?事实上,小到打车派单、商铺选址、库存优化,大到云计算资源调度、金融行业的信贷风控和资产配置、电力系统实时调度,甚至工业生产、深空摸索等更简单的场景,都能够依赖求解器建成数学布局模型,用智慧决策的大脑求取最优解。例如 MindOpt 已利用于云计算等多项阿里业务,通过对百万规模容器和千万核算力的调度,每年为阿里云节约数亿元老本。

两次刷新世界纪录的“神算子”

不用说也晓得,求解器的技术、研发、投入、周期等没有一个是“省油的灯”,国内具备研发能力的团队比比皆是。而达摩院的 MindOpt 两度刷新世界纪录,在由美国亚利桑那州立大学 Hans Mittelmann 传授保护的榜单中,以快于第二名 10% 的速度劣势问鼎冠军宝座。值得一提的是,这份评测榜单设立 20 余年,始终都是国内求解器技术的风向标。可能在寰球参赛的“高手”竞争中怀才不遇荣登榜首,堪称取得求解器界的“奥斯卡”。

在 Mittelmann 榜单上,MindOpt 以每题 40 秒的平均速度,胜利求解 40 个线性规划问题,每一个问题都来源于工业界经典的理论场景,其中最大的问题规模有 115 万个变量,75 万个约束条件。这意味着如果依附人力计算,且不说 40 秒破题的速度了,既便使出洪荒之力,恐怕也要计算到“天荒地老”。

MindOpt 面向全社会凋谢

过来数十年,高端商用求解器的核心技术始终由欧美企业主导。对咱们而言,高性能求解器只是一个“黑匣子”。而达摩院彻底关上这个神秘的“数学黑盒”,其不仅可能为中国商业提供稳固疾速的智能决策求解能力,更可能利用于军工、航天、电网等对安全性有着更大需要的行业。更好的音讯是,MindOpt 已在 2021 年伊始向全社会凋谢,成为国内首个收费凋谢的商用求解器,让有须要的企业、高校、个人用户便捷地接入和部署求解器,为社会带来更大的价值。

以后,达摩院团队还在研发更多品种的数学布局求解器。如果求解技术冲破,指数级晋升求解变量,而极度化压缩求解工夫,1 毫秒之内预知将来 1 万亿种可能,那会产生什么呢?

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