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)內引發(fā)了廣泛共鳴。作者以其親身經歷，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)務邏輯”和“算法與業(yè)務邏輯高度耦合”。這些痛點，正是導致許多優(yōu)化項目周期漫長、成本飆升、甚至最終失敗的關鍵因素。文章道出了無數(shù)算法工程師和項目經理的心聲：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)務規(guī)則等，構成了數(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)務邏輯高度耦合。在傳統(tǒng)軟件中，算法深度嵌入業(yè)務邏輯，一旦業(yè)務需求變更，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，且對于積極應對市場變化的企業(yè)來說，優(yōu)化業(yè)務邏輯會是一個長期、持續(xù)的過程。那么，一個成熟的決策優(yōu)化軟件，就不應該寄希望于業(yè)務員一次性把所有業(yè)務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，致力于解決這些關鍵難題，讓決策優(yōu)化技術真正高效、敏捷地服務于生產。既然變動和修改不可避免，那么我們就將其代價降到最低。谷斗產品的核心能力正是給業(yè)務模型搭建、業(yè)務邏輯變更創(chuàng)造了足夠的靈活度。如何實現(xiàn)？

谷斗的“平臺+模型”架構將業(yè)務與技術解耦，以業(yè)務模型作為橋梁，讓實際業(yè)務場景和優(yōu)化算法在業(yè)務表達上分離，在計算邏輯上連接。業(yè)務專家使用業(yè)務術語將需求表述準確，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)務模型。平臺正確地解析業(yè)務模型并調用優(yōu)化算法求解，就能輸出用戶想要的計劃結果。

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

1. 業(yè)務模型

業(yè)務模型負責精準映射和抽象現(xiàn)實業(yè)務場景，業(yè)務專家通過平臺內置的 Do 語言（領域建模語言）定義目標、變量、約束，來描述業(yè)務需求。

業(yè)務需求：
“優(yōu)化下月各工廠生產計劃，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)務模型本質的數(shù)學問題，業(yè)務問題的本質都是數(shù)學問題，如線性規(guī)劃LP、整數(shù)規(guī)劃MIP等，它調用平臺內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)務規(guī)則細節(jié)糾纏，這就是業(yè)務與技術解耦。

數(shù)學符號表達業(yè)務概念：

“客戶訂單”、“機器產能”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)務與技術解耦的同時，能夠協(xié)同運轉的一套技術能力和設計架構的組合，業(yè)務模型和優(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能力。核心的響應式內存計算引擎是關鍵，它能實時監(jiān)測業(yè)務模型中變量的使用和變更，自動解析依賴關系，更新相關聯(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)務規(guī)則ID；業(yè)務規(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，平臺的技術能力讓業(yè)務模型成為了連接“準確表述業(yè)務問題”和“技術實現(xiàn)”的橋梁。

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

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

谷斗一直關注著決策優(yōu)化的前沿技術、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)化技術在復雜工業(yè)場景中高效、敏捷地服務于生產，讓所有資源發(fā)揮最大價值！