最近，一篇探討《運籌優(yōu)化實際落地項目流程》的文章在業(yè)內(nèi)引發(fā)了廣泛共鳴。作者以其親身經(jīng)歷，深刻剖析了項目落地過程中的兩大核心痛點：“數(shù)據(jù)中隱含各種業(yè)務(wù)邏輯”和“算法與業(yè)務(wù)邏輯高度耦合”。這些痛點，正是導致許多優(yōu)化項目周期漫長、成本飆升、甚至最終失敗的關(guān)鍵因素。文章道出了無數(shù)算法工程師和項目經(jīng)理的心聲：需求易變、數(shù)據(jù)混亂、系統(tǒng)集成復雜，上線實施更是如履薄冰。

谷斗科技深耕智能決策領(lǐng)域多年，我們對這些挑戰(zhàn)感同身受，并深知，其根源在于傳統(tǒng)項目制開發(fā)模式難以應(yīng)對工業(yè)場景的復雜性與動態(tài)性。

文中提到的“數(shù)據(jù)中隱含各種業(yè)務(wù)邏輯”，如，時間粒度不統(tǒng)一，需要邏輯推斷；數(shù)據(jù)中包含隱性業(yè)務(wù)規(guī)則等，構(gòu)成了數(shù)據(jù)預處理的諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)邏輯的微小變化，往往需要大規(guī)模重寫處理模塊。為什么會帶來如此大的影響？

文章指出的另一個核心痛點解釋了原因——算法與業(yè)務(wù)邏輯高度耦合。在傳統(tǒng)軟件中，算法深度嵌入業(yè)務(wù)邏輯，一旦業(yè)務(wù)需求變更，算法和代碼就需要大幅修改，甚至完全失效，文中還列舉了具體的例子幫助大家理解，這里不過多贅述。需求的動態(tài)變化是工業(yè)場景的常態(tài)，但這與算法人員期望的“需求穩(wěn)定”背道而馳。

這是業(yè)務(wù)員和實施顧問在項目協(xié)作中最為頭疼的問題。梳理出完整、可靠的業(yè)務(wù)邏輯不是一蹴而就的，過程中一定存在反復的修改和驗證，且對于積極應(yīng)對市場變化的企業(yè)來說，優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯會是一個長期、持續(xù)的過程。那么，一個成熟的決策優(yōu)化軟件，就不應(yīng)該寄希望于業(yè)務(wù)員一次性把所有業(yè)務(wù)邏輯分毫不差地梳理出來，再交給開發(fā)人員去實現(xiàn)，并希望業(yè)務(wù)不會再有變動。

多年來，谷斗科技也投入了很多的資源，致力于解決這些關(guān)鍵難題，讓決策優(yōu)化技術(shù)真正高效、敏捷地服務(wù)于生產(chǎn)。既然變動和修改不可避免，那么我們就將其代價降到最低。谷斗產(chǎn)品的核心能力正是給業(yè)務(wù)模型搭建、業(yè)務(wù)邏輯變更創(chuàng)造了足夠的靈活度。如何實現(xiàn)？

谷斗的“平臺+模型”架構(gòu)將業(yè)務(wù)與技術(shù)解耦，以業(yè)務(wù)模型作為橋梁，讓實際業(yè)務(wù)場景和優(yōu)化算法在業(yè)務(wù)表達上分離，在計算邏輯上連接。業(yè)務(wù)專家使用業(yè)務(wù)術(shù)語將需求表述準確，如目標、變量、約束、決策邏輯，全程不涉及代碼開發(fā)，這就是業(yè)務(wù)模型。平臺正確地解析業(yè)務(wù)模型并調(diào)用優(yōu)化算法求解，就能輸出用戶想要的計劃結(jié)果。

為了更好地闡釋谷斗平臺、業(yè)務(wù)模型和優(yōu)化算法之間的運作關(guān)系，下面我們用盡可能通俗的語言為大家解釋：

1. 業(yè)務(wù)模型

業(yè)務(wù)模型負責精準映射和抽象現(xiàn)實業(yè)務(wù)場景，業(yè)務(wù)專家通過平臺內(nèi)置的 Do 語言（領(lǐng)域建模語言）定義目標、變量、約束，來描述業(yè)務(wù)需求。

業(yè)務(wù)需求：
“優(yōu)化下月各工廠生產(chǎn)計劃，最大化利潤，且滿足客戶訂單≥95%?！?/p>

需求描述：

- 目標：Max(利潤)

- 約束：總產(chǎn)量 ≥ 訂單總量 × 0.95

2. 優(yōu)化算法

優(yōu)化算法解決的是業(yè)務(wù)模型本質(zhì)的數(shù)學問題，業(yè)務(wù)問題的本質(zhì)都是數(shù)學問題，如線性規(guī)劃LP、整數(shù)規(guī)劃MIP等，它調(diào)用平臺內(nèi)置的強大算法庫進行求解。算法層的核心職責是求解業(yè)務(wù)的數(shù)學表達式，和傳統(tǒng)硬編碼最大的區(qū)別就是，算法層不與業(yè)務(wù)規(guī)則細節(jié)糾纏，這就是業(yè)務(wù)與技術(shù)解耦。

數(shù)學符號表達業(yè)務(wù)概念：

“客戶訂單”、“機器產(chǎn)能”分別為定義為決策變量X_ij，約束系數(shù)A_ijk

數(shù)學公式表達業(yè)務(wù)規(guī)則：

“至少滿足訂單量的95%” 的數(shù)學表達式為 ∑X_i ≥ 0.95 * TotalDemand

3. 谷斗平臺

它是讓業(yè)務(wù)與技術(shù)解耦的同時，能夠協(xié)同運轉(zhuǎn)的一套技術(shù)能力和設(shè)計架構(gòu)的組合，業(yè)務(wù)模型和優(yōu)化算法在平臺中運行。平臺提供系統(tǒng)運行、模型開發(fā)、計算引擎等通用技術(shù)能力。核心的響應(yīng)式內(nèi)存計算引擎是關(guān)鍵，它能實時監(jiān)測業(yè)務(wù)模型中變量的使用和變更，自動解析依賴關(guān)系，更新相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)、規(guī)則和決策邏輯。其留下的記錄雙向可追溯，支持從代碼反向定位到業(yè)務(wù)規(guī)則ID；業(yè)務(wù)規(guī)則修改時，自動定位受影響的對象類或接口，是支撐業(yè)務(wù)模型與優(yōu)化算法聯(lián)動的重要能力。

由此可見，平臺的技術(shù)能力讓業(yè)務(wù)模型成為了連接“準確表述業(yè)務(wù)問題”和“技術(shù)實現(xiàn)”的橋梁。

這樣做的優(yōu)勢非常明顯。首先，沒有開發(fā)技術(shù)門檻的限制，業(yè)務(wù)專家主導業(yè)務(wù)建模，能夠更準確地表達需求，解決了業(yè)務(wù)表述的問題。其次，業(yè)務(wù)模型與優(yōu)化算法并非硬編碼式的捆綁關(guān)系，換句話說就是實際業(yè)務(wù)怎么變動，業(yè)務(wù)模型就怎么描述，平臺會自動解析并更新后續(xù)優(yōu)化邏輯，解決了技術(shù)實現(xiàn)的問題。

其帶來的直接收益就是產(chǎn)品成熟度高、靈活性強、實施成本低、項目成功率高，這從我們近期發(fā)布的煉鋼調(diào)度產(chǎn)品、作業(yè)排程產(chǎn)品中可以窺見，關(guān)于這兩個產(chǎn)品的發(fā)布信息感興趣的朋友可以在公眾號服務(wù)欄點擊“產(chǎn)品介紹”找到對應(yīng)的推文。

谷斗一直關(guān)注著決策優(yōu)化的前沿技術(shù)、項目實施痛點，看到王源老師這篇對實際問題進行準確、專業(yè)剖析的文章，共鳴感極強。希望通過兩篇文章的聯(lián)動，讓大家更了解決策優(yōu)化項目當前的普遍困境和解決辦法，讓決策優(yōu)化技術(shù)在復雜工業(yè)場景中高效、敏捷地服務(wù)于生產(chǎn)，讓所有資源發(fā)揮最大價值！