2018 年 9 月 18 日，阿里全球调度算法赛在杭州阿里巴巴西溪总部落幕，经过三轮角逐，6 组团队从全球 51 个国家的 2372 个选手中脱颖未出。
2018 年 9 月 18 日，阿里全球调度算法赛在杭州阿里巴巴西溪总部顺（艰）利（难）落幕，经过三轮角逐，6 组团队从全球 51 个国家的 2372 个选手中脱颖未出，历尽千难万险从全国赶来。
有从深圳、广州山竹肆虐的状况下开启探险模式来到阿里总部参赛的；
有没出过四川的选手，从农村花了两天时间来到杭州的；
还有在老婆预产期进医院当天来参赛的……
幸好所有选手都在决赛当天安全到达了。
而这8位选手，是经历了 3 个多月的激烈角逐，
从全球 2372 名选手中脱颖而出的。
其中 40%的选手来自海外，
选手遍布中国、日本、新加坡、美国、德国、意大利、西班牙、澳大利亚、瑞士、墨西哥、南非等 51 个国家和地区。
在决赛现场，阿里系统软件事业部、中间件事业部、研发效能事业部负责人毕玄表示：阿里集团电商、云计算、金融、物流等业务蓬勃发展，每天服务全球数亿用户，为了承载这些业务，我们有着海量服务器的操作系统与内核。这给我们带来巨大的挑战和创新机会。随着集群规模的不断扩大，资源利用率即使是 1%的提升，都将为阿里巴巴自身和整个社会带来可观的能源节约，让人们享受更加绿色的计算资源。这也是我们这次举办调度算法大意义。
优胜团队
一等奖团队：我就看看不提交
评委点评：“我就看看不提交”由国防科技大学硕士月光鸣下和南京大学硕士杨 Konata 两位组成，冠军方案可以说是我们这类优化问题解法的典范：通过参数估计找到良好的初始方案，通过高效搜索快速迭代优化方案。
二等奖团队
来自西安的团队 Rivulet：
评委点评：yarntime 和 ginil 是夫妻档，两人组合能文能武，凭借出色的演讲稿撰写和清晰的讲解最终摘得了现场 MVP 奖项。在方案设计上，Rivulet 团队通过舍弃中间状态和 job 分组的形式减少搜索空间，同时利用多协程加速搜索。
来自四川的团队：Greydog
评委点评：GreyDog 同学是决赛中很亮眼的一个选手，在方案上，GreyDog 充分分析了我们数据集的特点，并且在方案设计方案的时候展示很好的数学思维，有些分析是远超出评委的预期的。在优雅的方案设计之外，GreyDog 选手最出色的还是工程能力，一方面体现在数据的存储上面，包括 64 位整数存储资源数据，为 App 约束添加索引等等，大大降低了计算需要的内存和计算速度。在目前硬件能力飞升，年轻程序员普遍不关注内存使用的背景下，这种思路实在是清流。工程能力的另一个方面是选手对安卓手机操作系统进行了改造，充分利用身边的资源，令人印象深刻。我们赛后和 GreyDog 选手进行了很多交流，发现他是一位腼腆，同时有很强工程能力和数学思维的同学，我们期待以后在更多的比赛中看到 GreyDog 取得好成绩。
三等奖团队
来自深圳的团队：SuperUncle
在我们演讲顺序中，SuperUncle 是第一个对赛题数据本身统计特性花了较多篇幅介绍的选手，事实证明后续得分更好的选手都在数据集本身研究方面做了一些功课。这是我们鼓励的方式，因为我们要找的不是万能的算法，而是适应我们问题的算法，SuperUncle 以后后面取得好成绩的同学在寻找规律和针对特定数据集优化方面找到了很好的平衡。
来自广州的团队：yxgy
评委点评：使用多种方法对搜索的速度进行了优化，例如：任务id转为整数下标、并行搜索等方式，并探索了不同的温度下降在搜索效果和搜索效率之间的平衡，可以说是虽然是经典方法，但是手到擒来的应用让人印象深刻。
来自无锡的团队：地球漫步
评委点评：毕业于清华大学、现在在携程工作的选手-上帝本人，老婆这两天预产期，决赛结束回到无锡才发现他老婆进医院待产了。上帝本人在提交方案之后依然孜孜不倦地进行优化，在即将成为父亲的节点上，仍有这份追求，相信未来小上帝不久之后也会成长为一个有恒心、有坚持、永念初心的少年。
评委阵容
从左到右从上到下依次为
查礼，中国科学院计算技术研究所副研究员
吴恒，中国科学院软件研究所副研究员
毕玄，阿里巴巴系统软件事业部&中间件事业部&研发效能事业部负责人
叔同，阿里巴巴系统系统软件事业部资深技术专家
谷朴，阿里巴巴系统系统软件事业部研究员
KingSum，阿里巴巴系统系统软件事业部研究员
杨森，阿里巴巴机器智能技术高级专家
康托，阿里巴巴机器智能技术运筹优化算法专家
决赛的优胜团队除了可以进入阿里绿色招聘通道，获得丰厚现金奖金，排名前三的选手将在今年 10 月将赴美参与哈佛黑客马拉松，与全球 700 多名参与者一起跨界合作，寻找科技与社会的新结合。
那么问题来了：
下一届阿里全球调度算法大赛是什么时候？
我如何参与？
2019 年6 月我们将开启
第二届全球调度算法大赛
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