身边的最优化问题

绪论

人工智能（Artificial Intelligence）是当下热门的词语，开发人员对此并不陌生，但多数开发人员对人工智能的应用范围的认知却是很片面的。多数认知的范围例如：图片识别、人脸识别、语音对话等，诚然这几项的确是深度学习方向的体现，但并非是人工智能的全部。人工智能的最重要的一个环节是代替人类进行决策，如何做出最优的决策也是人工智能的一方面。

最优化问题（Optimization Problem）

最优化是应用数学的一个分支，主要指在一定条件限制下，选取某种研究方案使目标达到最优的一种方法。最优化问题在当今的军事、工程、管理等领域有着极其广泛的应用。

例如：背包问题，给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。再例如：旅行商问题，给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。

最优化问题，已经深入生活，并非只是一组数学题。

一些比较大的例子例如：

美团智能配送系统

主要涉及机器学习和运筹优化两大技术。机器学习算法用于预测每一个订单的配送时间、路程以及超时后消费者的可能反应；优化算法则在订单接入之后，根据平均时间快、骑手配送距离短等目标，给出优化的分配方案。 —杉数科技联合创始人王子卓

滴滴智能调度系统

滴滴在 2016 年成立了滴滴研究院，智能调度更是研究的重点。结合大数据与机器学习，搭建滴滴交通大脑。滴滴交通大脑需要收集每个城市、每一时刻的所有交通出行相关数据，然后做出最优的决策（匹配、导航等），从而提高出行效率。

京东智能物流平台

根据订单分布情况，考虑各种实际业务约束，统筹规划形成优化方案，提升车辆利用率和实现成本最优化；

小的场景例子：

商超智能拣货路线规划

在当下商超在线销售配送，已经是一个大型商超的配备，商超内的拣货人员就承担了对线上销售的订单进行拣货，虽然已有前置仓的措施，但也避免不了在超市内进行拣货。但如何从订单所需的物品，结合商超的楼层及商品位置，计算出最优化的路径，提升拣货人员的效率，也成为了必须解决的问题。

在我们身边存在着这样大量的场景，多数都做的都是“运筹优化”的事情。

但非算法科班的人又如何能参与到此类工作当中呢，下一文会对此做一个介绍。