在過去30余年中，世界領先的商業求解器一直掌握在一些海外企業及財團手中。對國內企業而言，長期以來只能購買海外進口產品。
近日，我國自主研發的“杉數數學規劃求解器”在世界知名求解器公測平臺、米特爾曼教授的測試集上位列第一，成為我國第一個自主研發的商業級別求解器，我國求解器的測試速度躋身世界頂尖商業求解器之列。
“其速度比第二名快了40%多。”中國運籌學會理事長、研究員胡旭東告訴科技日報記者，由美國亞利桑那州立大學漢斯·米特爾曼教授所維護的這一測試平臺，提供了多個商業和開源的數學規劃求解器的測評數據，這一測評成為人們了解和選擇求解器的窗口，也被求解器業界奉為軟件性能排名的事實標準。
求解器像是運籌學里的“芯片”
對于求解器，很多人都很陌生。那么到底什么是求解器?
“在運籌學里，對于數學規劃求解器的定義是，針對多種已經建立的線性、整數及各種非線性規劃模型，進行算法優化的求解器，可以看作一個‘黑盒子’軟件系統。”胡旭東說，求解器就像是運籌學里的“芯片”，絕大多數復雜系統的決策問題都需要用到數學規劃求解器，來尋求最優化的解決方案。
“求解器就好比是電腦的操作系統，解決不同問題的數學模型就是一個個軟件。一個求解器可以衍生出很多垂直的場景，盡管這些場景看上去差別很大，但本質上相通。救護車調度、航班規劃、庫存優化……這些從數據到決策的轉化工作，都可以利用運籌學模型與機器學習將實際問題轉化為數學模型求解。”胡旭東說。
國計民生都需要用到“黑盒子”
“大規模數學規劃求解器關系到國計民生的眾多方面。”制造杉數數學規劃求解器的杉數科技公司創始人葛冬冬表示。
連鎖快餐店應該如何選址，才能覆蓋盡可能多的人口?幾百個物流機器人的行進路線該如何實時設計，才能實現最高工作效率，又不發生碰撞?在打車系統中，乘客發出叫車需求，把這位乘客分配給哪個司機，才能實現路線最優，讓司機和乘客全滿意……這些問題的解決都需要求解器來幫忙。而且問題求解規模越大，就越依賴于求解器這一神秘“黑盒子”。
葛冬冬舉例說，永輝超市現在在上海已經有300多家店。此前，他們與杉數科技合作，用選址軟件做智能選址。“比如，今年計劃開50家店，明年開100家店，后年開150家店，利用求解器就可以算出這50家店該怎么開、開在哪，明年100家店該怎么開、開在哪，互相之間不會產生惡性競爭。”
斯坦福大學李國鼎工程講座教授、運籌學專家葉蔭宇曾表示，云計算、大數據與人工智能的井噴，出現了超大規模的大數據，這正是優化算法繁榮的基礎，人工智能想要進入新階段，也離不開優化算法的進一步發展。而優化算法想要實現自身作用，求解器是不可缺少的一個環節。
進口產品無法定制、存在安全隱患
但是，在過去30余年中，這種高精度求解器高度依賴進口。世界領先的商業求解器一直掌握在一些海外企業及財團手中。對國內企業而言，長期以來只能購買海外進口產品。
胡旭東表示，對于各大企業而言，購買的進口商業求解器不僅價格高昂，而且通常都是已經經過封裝、無法自主調整的算法代碼的“黑盒子”。
“以國家發展為例，基礎設施建設中的電網、水利系統、鐵路、高速公路建設等都涉及到類似的大規模優化算法問題，使用國際上成熟的商業求解器就意味著難以做出針對性改良，得到最優結果。”胡旭東說，“由于不了解國外求解器系統，此前許多企業遇到特定問題時，常常得不到最好的答案，‘黑盒子’永遠是封閉的，甚至不知道數據的傳輸是否安全。”此外，軍事上的戰略資源調度、航空領域的戰略部署等關乎國家安全的問題，也對自主知識產權的軟件有著根本性需求。無論從何種角度來說，這樣的軟件，國內必須得有自己的核心技術知識積累。
耗時長、人才少制約自主求解器發展
求解器研發是一項耗時長、見效慢，不能發論文的基礎性工作。
“由于開發難度大、開發周期長、資金需求高等種種原因，國內的優化算法求解器此前幾乎處于空白狀態。因為這就好像研發一枚芯片，要想做出可以供企業使用的芯片，有相當的技術門檻，需要千百次的試驗。求解器的開發也是一樣。”胡旭東說，求解器在技術層面要求非常高，將一個數學上高度復雜的系統，以百萬行級別的代碼工程化地實現出來，是很多國外求解器團隊走了30年的求索之路。計算速度和精度的每一點提升都需要無數的思考和嘗試，凝聚著研發團隊的辛勤汗水和思維火花。
“要做可靠的求解器，時間是必須要投入的。整數求解器部分我們做了2年以上，但整個預期是3—4年。國外的那些企業做的都是迭代的求解器，大家公認就需要這么長時間。”葛冬冬稱，國內做求解器，大多數公司往往等不了這么長的時間。“投入幾千萬、十來個人去做一個軟件，但3年后還不一定能出結果，面臨的現實壓力是很大的。”
除了時間投入外，人才也成為制約求解器國產化的因素。葛冬冬認為，開發求解器的人才需要具備3個特點。第一是數學功底好，優化算法功底扎實;第二是代碼能力強，有系統工程開發能力;第三是最好具有求解器開發經驗。“高校培養的學生，最大的弱點是解決多方面問題的綜合能力不足。另外高校團隊欠缺承續性，雖然代碼都會寫，但是一旦一位核心人才離開團隊，研發就會受到較大影響。而國內企業培養人才又有點急功近利，等不起一個人才慢慢成熟。”葛冬冬說。
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