Há poucos dias, dois softwares de solução de otimização de decisão de negócios desenvolvidos de forma independente pela China lideraram com sucesso os rankings internacionais de avaliação de software de decisão de matemática. A Shanshu Technology ficou em primeiro lugar, seguida por Ali, o que despertou a atenção do povo chinês para os solucionadores de otimização de decisão. . Anteriormente, devido à competição internacional, chips e sistemas operacionais tornaram-se um projeto de "pescoço preso" que a China quer fazer um avanço nacional, e matemática de negócios e softwares de simulação científica como Matlab foram desativados, tornando o software solucionador de otimização de decisão de negócios um chip e Depois de operar o sistema operacional, é necessário dominar a importante arma do país de direitos de propriedade intelectual independente.
O software solver de otimização de decisão de negócios está principalmente na forma de software de engenharia, usando algoritmos de otimização matemática para otimizar e resolver problemas complexos e de grande escala em instituições públicas e comerciais, como planejamento de rede de transmissão e programação de otimização de combinação de unidade geradora, rota de distribuição logística planejamento e otimização, produção A programação da manufatura, o planejamento e otimização da localização da loja comercial, etc., têm valor e significado extremamente importantes na produção e na vida reais. Quando o problema real é mais complexo e a escala do problema é maior, as ferramentas de otimização em grande escala mais confiáveis são necessárias para fornecer garantia de qualidade e aumentar a confiança na tomada de decisões.
O software solver de otimização comercial de grande escala internacionalmente conhecido Gurobi tem sido usado na China de petróleo e petroquímica, siderurgia, logística e entrega expressa, armazenamento de comércio eletrônico, manufatura, investimento financeiro, gerenciamento de mídia, comunicações de rede, transporte aéreo, mercados de energia e outras indústrias. É amplamente utilizado. No final de 2019, o número acumulado de pedidos de licenças acadêmicas na China ultrapassou 50.000. Outro software solver conhecido, o IBM ILOG CPLEX, também usa ciência de dados e algoritmos matemáticos para a otimização de problemas de negócios em grande escala, como ajudar uma empresa de logística a redistribuir rotas de transporte ferroviário e economizar US $ 26 milhões por ano.
O professor Hans Mittelmann, da Arizona State University, nos Estados Unidos, avaliou uma variedade de solucionadores de programação matemática comercial e de código aberto por quase 20 anos e é reconhecido como uma plataforma de avaliação terceirizada confiável. No final de agosto de 2020, os solucionadores desenvolvidos pela Shanshu Technology, Alibaba Dharma Institute e Gurobi classificaram os três primeiros na avaliação do método simplex de programação linear, e dois domésticos foram incluídos. Entre eles, a Shanshu Technology está na lista desde seu início em julho de 2019. Agora que Gurobi entrou novamente na avaliação, ele também demonstra o nível mais alto do mundo de recursos de programação linear do solucionador Shanshu.
A Grande Controvérsia de Energia: Solucionador de Otimização de Decisões de Negócios
Por que se diz que o software solucionador de otimização de decisões de negócios é tão importante quanto o chip e o sistema operacional? Ou, em outras palavras, por que a pesquisa independente, o desenvolvimento e a localização de solucionadores de otimização de tomada de decisão comercial são uma grande luta pelo poder? Qual é o impacto significativo do solucionador de otimização de decisões de negócios na economia nacional e na subsistência das pessoas? Primeiro, veja um exemplo.
O suprimento global de grãos é um sistema enorme. Tomando a França apenas como exemplo, cerca de 70 milhões de toneladas de grãos são produzidos a cada ano e as várias distâncias transportadas para o mundo somam 1 bilhão de quilômetros. Os fornecedores de armazenamento são uma parte importante da cadeia global de abastecimento de grãos. Eles coletam e transportam os grãos para os depósitos quando estão maduros e os distribuem aos clientes durante o ano seguinte. Anteriormente, os armazéns de grãos escolhiam rotas de transporte e locais de armazenamento com base na experiência. Um armazém de grãos típico tinha que gerenciar centenas de grãos diferentes e centenas de locais de coleta e armazenamento diferentes, bem como uma grande base de clientes downstream. A combinação é extremamente grande. Além disso, os armazéns de grãos também enfrentam riscos e incertezas trazidos pelo clima, muitas vezes leva até o último minuto para saber a qualidade e quantidade dos grãos coletados e, em seguida, formular as estratégias de armazenamento e venda correspondentes.
Uma empresa francesa de software que visa resolver o problema de coleta, transporte e otimização de armazenamento de produtos agrícolas, usa big data da cadeia de suprimentos agrícolas e algoritmos de otimização matemática para produzir soluções de logística otimizadas. Por meio de um software solver integrado de otimização de decisões de negócios, pode trazer A 10- 15% de economia de custos na cadeia de suprimentos, tomando a cadeia de suprimentos de produtos agrícolas na França como exemplo, isso significa uma economia de 1 bilhão de quilômetros por ano, o que equivale a uma economia de custos de 3 bilhões de euros por ano.
As soluções de otimização da tomada de decisão podem trazer economia de custos anuais de 3 bilhões de euros para a logística da safra francesa. Esta é, sem dúvida, uma importância nacional para a China como um grande país agrícola, um grande país de logística e um grande consumidor de alimentos, especialmente para a China no fornecimento. reformas laterais O valor estratégico do dispositivo.
A cena chinesa cria a próxima geração de software de classe mundial
Os três gigantes dos solucionadores de decisões de negócios americanos Gurobi, CPLEX e CPLEX in Xpress nasceram há mais de 30 anos e foram posteriormente adquiridos pela IBM. O fundador da CPLEX posteriormente fundou a Gurobi em 2008, e a americana Fair Isaac adquiriu a britânica Dash Optimization, empresa fundadora do software Xpress, em 2008. Desde 2008, a indústria de solucionadores de decisões de negócios nos Estados Unidos começou a se desenvolver, e foi refinada e evoluída iterativamente de acordo com os cenários de empresas americanas e de outros países ao redor do mundo. Além das Três Grandes, Matlab, SAS, PTC e outras empresas também fornecem funções de solucionador correspondentes em seus softwares de engenharia industrial e computação científica.
Então, seja Shanshu Technology ou Alibaba, por que derrotou o software americano maduro no campo de algoritmo de otimização de decisão de negócios mais importante nos últimos anos? Em primeiro lugar, o campo em que Shanshu Technology e Ali competem é chamado de programação linear simplex. Na lista de Mittelmann, existem outros algoritmos de programação linear e outros algoritmos de otimização matemática, como programação inteira e programação não linear. O método simplex de programação linear é considerado o início da programação matemática moderna e também o início da pesquisa operacional, sendo um dos dez principais algoritmos da ciência computacional do século XX. A programação matemática, também conhecida como otimização matemática, é um ramo importante da pesquisa operacional, incluindo programação linear, programação inteira, programação não linear e outras direções de pesquisa, e o método simplex de programação linear é um dos algoritmos importantes.
O Dr. Ge Dongdong, cofundador da Shanshu Technology e líder do projeto do solucionador de otimização COPT Shanshu, formou-se no Departamento de Ciência de Gerenciamento e Engenharia da Universidade de Stanford. Atualmente, é diretor da Sociedade Chinesa de Pesquisa Operacional e reitor da Instituto de Pesquisa Interdisciplinar da Universidade de Finanças e Economia de Xangai. Ele hospedou muitos países e projetos de pesquisa científica provinciais, publicou muitos artigos acadêmicos nas principais revistas e conferências internacionais e forneceu serviços técnicos para muitas empresas de benchmarking nacionais e estrangeiras. Ge Dongdong apresentou que o software solver de otimização de tomada de decisão de negócios baseado em algoritmos de otimização matemática serve principalmente para resolver problemas práticos de engenharia de software. Cenários de negócios reais são necessários para aprimorar um software solver excelente. Nos últimos anos de desenvolvimento do solver tradicional Shanshu, os cenários industriais fornecidos internamente usados para testes alcançaram centenas de milhões de soluções de sistema, fornecendo recursos extremamente ricos para o teste e melhoria do software do solver.
Desde 2015, a economia do meu país entrou em um novo estágio, e o impulso inicial de crescimento econômico não é mais suficiente para atender às novas necessidades de desenvolvimento. Em novembro de 2015, o governo central propôs pela primeira vez a "reforma do lado da oferta", enfatizando a otimização contínua do lado da oferta e, em geral, aumentando a produtividade social. Em 2016, a indústria de big data da China e a penetração da tecnologia de big data no governo e nas empresas alcançaram um resultado em etapas. O governo e as empresas concluíram a primeira onda de acumulação de big data e há uma necessidade urgente de acumulação de tecnologia de análise avançada big data. Para análise e otimização da produção. Tudo isso otimiza objetivamente o software solver para decisões de negócios e abre espaço de mercado. Por outro lado, após mais de 40 anos de desenvolvimento em reformas e abertura, a China se tornou o maior país manufatureiro do mundo, país de varejo online, maior país do comércio e segunda maior economia do mundo. A escala do cenário de negócios da China ultrapassou em muito da Europa e América.
Pegue o projeto de otimização da programação de produção fornecido pela Shanshu Technology para uma grande empresa de manufatura privada nacional como um exemplo: a empresa de manufatura tem centenas de fábricas e centenas de oficinas, e cada fábrica tem dezenas de fornecedores, envolvendo dezenas de milhares de variedades. , peças e componentes secundários, etc., as restrições incluem requisitos de proteção ambiental, requisitos de exportação, distribuição de material de fornecimento especial e outras condições complexas. É necessário reunir todas as fábricas para otimizar a programação da produção - no início de cada mês, no próximo 30 dias Para uma programação de produção precisa, é necessário refinar o plano de produção para cada oficina a cada hora e, em seguida, fazer uma previsão contínua para as 26 semanas seguintes - as variáveis envolvidas vão de 50 milhões a centenas de milhões. No passado, esta empresa de manufatura, que já está muito à frente na digitalização e refinamento nacional, usava um software de programação de produção americano para especificar o plano ideal para cada fábrica. Depois que cada fábrica otimiza a programação de produção, também requer muita intervenção manual para coordenar a produção. Agora, adotamos a ideia de reunir todas as fábricas para uma otimização geral. Embora possamos fazer uma otimização geral melhor, o planejamento do problema é enorme. A empresa de manufatura até convidou alguns professores do MIT, mas no final a Shanshu Technology percebeu a otimização da programação de produção de grande ciclo "30 + 26" em 3 horas, e a otimização diária levou menos de 2 horas, o que foi alcançado com sucesso. alternativa localizada que é melhor do que solvers estrangeiros e soluções estrangeiras.
Otimização de decisões de negócios com o solver como o núcleo
O solucionador de otimização de decisões de negócios, como o chip e o sistema operacional, não pode resolver o problema real de otimização de decisões de negócios sozinho. Em vez disso, ele precisa modelar matematicamente o problema de otimização de decisões de negócios real e, em seguida, usar o solucionador para resolvê-lo. De acordo com Luo Xiaoqu, cofundador e CEO da Shanshu Technology, a Shanshu Technology é atualmente o único fornecedor independente de software de solução de otimização de decisão de negócios na China. Também fornece serviços de modelagem para problemas complexos de otimização de decisão de negócios, usando pesquisa de operações e algoritmos de otimização matemática e algoritmos inteligentes manuais, etc., fornecem às empresas soluções de otimização de tomada de decisão de negócios em grande escala, e os negócios da empresa entraram em um período explosivo em 2019.
Além do problema de otimização da programação de produção em grande escala de uma empresa de manufatura mencionada anteriormente, a Shanshu Technology também otimizou a localização de uma rede de supermercados de varejo na China. O método de seleção de local adotado anteriormente pela rede varejista de supermercados é dividir a cidade com uma área de 200 metros e 200 metros e, em seguida, enviar as pessoas para varrer as ruas para obter estatísticas. As estatísticas incluem se há cinturões verdes em torno do comercial imóveis, se as etapas excedem 3 níveis e se os arredores Existem KFC e ATM, informações sobre a população circundante e assim por diante. As negociações após entrar na faixa de triagem são muito complicadas, trabalhosas e caras. A Shanshu Technology considera a maximização da receita esperada como objetivo de otimização e realiza análises e cálculos de otimização com base em vários big data. Ela dá uma pontuação de "0 ou 1" para a pequena grade de 200 metros e 200 metros. Em comparação com o trabalho resultados, se puder cobrir 70% dos resultados anteriores, é considerado eficaz, e a tecnologia Shanshu atingiu 80% -90% de cobertura e é mais precisa. A rede varejista de supermercados finalmente escolheu a solução Shanshu Technology, que pode cobrir a mesma população com 40% das lojas de lanches semelhantes em Xangai. Isso não apenas economiza mão de obra e custo de varrer a rua, mas também melhora a eficiência da seleção do local da loja.
Luo Xiaoqu disse que quando a Shanshu Technology foi criada em 2016, a introdução do conceito de otimização de decisões de negócios para a empresa não despertou grande reconhecimento por parte da empresa. Nos últimos dois anos, a construção de big data empresarial entrou em um novo estágio. A confiança original em relatórios e visualização em tela grande não pode mais refletir os resultados da construção de big data. Um grande número de empresas líderes começaram a se concentrar em big data e usar análises avançadas e algoritmos de otimização matemática para otimizar e analisar problemas reais de decisão de negócios. Usar dados para orientar a tomada de decisões e a análise de dados para falar tornou-se o novo normal das operações de negócios.
Especialmente meu país desenvolveu uma manufatura inteligente nos últimos anos. Surgiu um lote de fábricas de faróis. A manufatura inteligente mudou da construção de linhas de produção e equipamentos inteligentes na nuvem para o uso de algoritmos avançados para programação de produção, planejamento de produção e produção , coordenação de suprimentos e marketing. Como um grande país consumidor, meu país viu melhorias no consumo nos últimos anos. A demanda dos consumidores por diferentes produtos de consumo aumentou drasticamente. Isso gerou grande incerteza. A constante mudança na demanda do consumidor gerou variedades altamente exigentes e pequenos lotes. Com flexibilidade na cadeia de suprimentos de produção, muitas empresas líderes entraram no estágio em que a otimização em grande escala das decisões de negócios é necessária.
Ge Dongdong enfatizou que a classificação na lista de softwares solucionadores de autoridade internacional não significa que ela realmente pode resolver o problema real de otimização de decisões de negócios em grande escala. A classificação em si requer apenas pequenas habilidades em otimização de algoritmo e decisões de negócios reais. O problema é o verdadeiro desafio. O principal produto da Shanshu Technology é o solucionador de otimização COPT. Atualmente, ele fornece versões de código-fonte aberto, autônomo e de servidor, incluindo programação linear inteira mista, otimização não linear e outros módulos. Desde o lançamento da versão COPT 1.0 que pode resolver problemas de negócios complexos e em grande escala em julho de 2019, o solucionador lidou com sucesso com o problema de programação linear simplex de 50 milhões a centenas de milhões de variáveis, e seu módulo de programação inteira também foi aplicada com sucesso alternativas produzidas internamente para projetos sensíveis em muitos países.
Como um software doméstico, o solver Cedar COPT atualmente oferece suporte a todos os sistemas operacionais convencionais (todos os sistemas de 64 bits), incluindo Windows, Linux e MacOS, e fornece Python, PuLP, Pyomo, C, C ++, C #, Java, Interface AMPL com linguagens de computação convencionais Como GAMS e suporte à plataforma ARM64. Este solucionador foi amplamente implementado na cadeia de suprimentos inteligente da Shanshu Technology e nos sistemas inteligentes da Indústria 4.0 nos últimos dois anos. Ele foi usado em um grande número de empresas líderes, incluindo Budweiser, Orion, Xiaomi, COMAC, etc., e é o único fabricante nacional de software. Ele fez contribuições únicas para muitos projetos nacionais importantes, como exploração do espaço profundo, aviação civil, redes de energia, petróleo e segurança da informação. Ao contrário da tecnologia Shanshu, o Alibaba fornece principalmente serviços de solucionador por meio do Alibaba Cloud.
Em resumo: 2020 é o ano do plano de abertura do 14º Plano Quinquenal, que coincidirá também com a situação geral estratégica do grande rejuvenescimento da nação chinesa e um século de mudanças sem precedentes no mundo. O solucionador de otimização de decisões de negócios é tão importante quanto o chip e o sistema operacional. Ele desempenha um papel extremamente importante na otimização em grande escala de serviços públicos e operações comerciais. As empresas de tecnologia chinesas representadas por Shanshu Technology e Ali assumiram a liderança., Make esforços incessantes para construir competitividade em tecnologia de ponta na China! (Texto / Ningchuan)