锻造决策优化之“芯”

数学规划求解器是现代决策优化的“芯片”和“大脑”。小到快递员路线选择、商品选址，大到工厂排程、物流路径规划和金融风控，都可以建成数学规划模型，然后用数学规划求解器进行求解。求解器在行业核心系统中的地位越来越重要，已经成为支撑众多行业应用的最重要的根技术之一。

通用数学规划求解器开发是业界和学界公认的难题，对开发团队的理论深度和软件工程能力都有极高的要求。更重要的，求解器开发是一项高度经验依赖的工程。如gurobi、cplex和xpress这样的欧美顶尖求解器厂商经历了几十年的产品迭代，积累了大量的求解技巧与开发经验，这些经验与技巧只有通过持续不断的探索与尝试才能获得。

在市场环境和国际关系日趋复杂的大背景下，国内企业和公共部门对国产化数学规划求解器有着迫切的需求。一方面，自研数学规划求解器意味着我们可以打开“黑盒”，针对用户的面临的问题与使用场景进行深度定制，极大的提升求解性能，创造业务价值。另一方面，突破数学规划求解器这一“卡脖子”的技术可保证向用户提供持续、可靠、安全透明的求解能力，这在例如国家电网运行、交通治理、公共服务等基础设施领域尤为重要。

为了技术的自主可控以及业务连续性，华为投入了大量的人力物力，融合前沿AI技术，研发了高效、稳定、智能的数学规划求解器。可以广泛应用于供应链、交通、半导体、云计算、金融、零售、能源、制造和公共服务等领域。通过与华为Model Arts平台结合可向用户提供全场景、全流程的决策优化能力。

目前，自研求解器已经应用于供应链、制造排程、排班派工等多项业务，具备良好的反馈和实践经验，节省XXXX万元成本。在华为供应链项目中，自研求解器已成功支撑器件到单板/产品的双向模拟，支撑快速识别TOP器件风险、模拟单板齐套量、供应能力及冗余分析等13个场景的模拟应用，计划预案周期从周缩短到天, 保障了高效的连续性作战，同时自研求解器也用于多工厂排产引擎，作为日常安全备份引擎运行。自研求解器在上述问题场景中，相比于开源求解器，求解效率提升10+倍，超过业界TOP级商用求解器水平，成功替换商用求解器，摆脱国外软件的依赖，保证业务连续性。在深圳机场机位分配项目中，基于自研求解器的智能分配算法可用性超过95%、靠桥率相比人工提升5-10%，均领先于友商，分配结果直接进入生产系统，全球首例使用人工智能技术完成自动化、智能化机位分配。在深圳机场行李转盘调度问题上，基于列生成框架调用自研求解器求解，5秒级内得到最优分配结果，分配效率提升10倍。自研数学规划求解器正式通过华为云官网对外输出，目前提供单纯形法和内点法求解能力，为企业提供可靠快速的决策优化能力，并且求解器团队还在持续提升线性规划、混合整数规划性能和开发二次规划、约束规划等能力，欢迎大家上云体验自研数学规划求解器，为我们提出宝贵的建议和意见，团队联系方式：dingtong6@huawei.com。

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