解决方案:【经典文章】漫谈APS约束优化算法

　　解决方案:【经典文章】漫谈APS约束优化算法

　　面对动荡复杂的市场环境，端到端的供应链必须快速响应需求，高效可持续地优化成本，实现多级渠道和工厂间预测、计划、仓储、运输和交付的同步，最大限度地减少孤立系统造成的延迟。

　　复杂业务问题的优化一般有几个特点：

　　1. 可能的解决方案数量巨大，不可能全部评估。

　　2.随时间或场景动态变化。

　　3.你会被束缚得找不到解决办法。

　　4. 大多数约束变量是相互依赖的。

　　5. 大多数目标是矛盾的。

　　复杂优化算法的几个特点：

　　1. 启发式算法寻找局部最优解，试图通过这种方式获得全局最优解。

　　2、对于NP-complete问题，目前还没有找到快速的解决方法。

　　3. 面对NP完全问题，最好的办法是使用近似算法。

　　4、贪心算法实现简单，运行速度快，是一种很好的逼近算法。

　　5. 运筹学算法动态规划和线性规划：寻找多重约束下的最优解。

　　6.随机模拟可能会有更好的解法

　　7. 并行算法与分布式算法

　　8. 智能算法（遗传算法、机器学习、深度学习）

　　企业数字化的过程分为信息反映、分析、预测、决策四个层次。其中，信息的反映和分析主要是针对过去的，其综合管理信息系统是近几年兴起的ERP；预测和决策主要是为了未来，擅长综合信息反映的ERP在西方其实已经发展起来了。悄然转向数字决策。企业决策的核心组件APS Advanced Planning and Scheduling已集成到ERP平台中，对提高物流效率起到了显着的作用。

　　APS供应链优化是在突发事件发生后实时重新规划供应链，确保持续优化的可行方案，保证整个供应链系统重新规划，财务根据预定义的业务规则。

　　当今企业的供应链网络越来越复杂和动态，企业的分销渠道也在不断拓宽，多层次的供应商基础日益扩大，企业越来越依赖外包制造和物流，管理异常事件不再是一个单一的任务。这种偶尔的要求已经成为家常便饭。供应商的失败，甚至是他的供应商的失败，都会影响企业履行其对客户承诺的能力。为了克服这些挑战，企业必须有效地管理整个供应链网络。企业目前能否：

　　1. 与经销商、客户、供应商的实时协作

　　2、查询企业整个全球供应链，包括企业供应商的供应商

　　3.根据物质资源约束，优化企业供需计划

　　4.异常事件快速识别及最优解决方案

　　在过去的 30 年里，高级计划与调度 (APS) 市场蓬勃发展。根据 Advanced Manufacturing Research (AMR) 报告，未来几年 APS 市场将以 60% 的速度增长。根据 Pittigilo Rabin Todd & McGrath 进行的一项调查，企业在实施完整的供应链 APS 后可以获得以下好处：

　　1、运力提升16%-18%

　　2、库存减少25%-60%

　　3、订单交付周期缩短30%-50%

　　4.预测准确率提高25%-80%

　　5、综合生产力提高10%-16%

　　6. 供应链成本降低25%-50%

　　7、供应率提高20%-30%

　　8、产销量增长10%-20%

　　现在，*敏*感*词*大约有几十家APS供应商在这个发展中的市场中寻找自己的位置。了解如何理解基本 APS 选项之间的差异、每个选项的优缺点以及哪个选项在特定制造环境中最有效，这一点尤为重要。

　　随着更新的 APS 产品的出现，计划和调度之间的区别变得模糊，并且其功能不断改进。如果制造商对客户需求的反应更加灵敏，计划和调度之间的区别就会完全消失。幸运的是，新的APS系统正朝着这个方向发展，而且离这个目标越来越近了。目前，我们对 APS 的关注是因为不赞成传统的计划 MRP 系统。

　　然而，第一代APS系统的重点是寻找更好的算法，但它们在实时数据采集和大数据处理方面都有一个共同的弱点。如果不能及时获取和处理动态数据，就会违反工厂的政策。动态和实时也防止 APS 系统反映真实世界。更重要的是，他们无法满足客户快速响应的新需求。

　　APS是一种新的基于约束开发的高级方案。当然，我们不能只考虑一个约束。因为约束很少是独立的，所以所有约束都是相互关联的。所以约束问题比较复杂，这是我们不得不接受的事实。

　　约束的研究和发展引起了世界上各个领域专家的高度重视，因为它最有可能解决现实中的难题，不仅具有强大的理论研究潜力，而且广泛吸引商业利益。尤其是在模型优化和变异中的满意度问题上，恰好符合企业管理和供应链管理的复杂性。因此，它被计算机协会（ACM）定义为计算机研究的战略方向之一也就不足为奇了。然而，到目前为止，CP约束规划（Constraint Programming）仍然是世界上了解最少、使用最少的技术之一。

　　在人类努力的大多数领域，约束不断增加，它们在物理世界中形成相互依存关系。不过，他们的数学概念自然是很清楚的。约束是一些未知数或变化中的简单逻辑关系。在给定的字段中，每个约束取一个值，从而限制变化带来的可能值。约束当然也可以不协调，侧重于兴趣的变化。约束的一个重要特征是它们可声明的方法和规则，例如，它们指定必须维护规则关系以强制执行该关系。

　　约束规划是对基于约束的计算机系统的研究。约束规划的概念是通过指定问题的约束规则来解决问题，其结果是找到满足所有约束的解。然而，约束规划仍然是圣杯追求的最现代的计算机科学方法之一。APS 约束规划已成功应用于许多不同的业务领域，如 DNA 结构分析等。在医院排班和工业领域的排班应用中，实践证明可以较好地解决实际问题。

　　由于许多应用领域都需要约束，分配问题可能是工业应用中解决约束的第一个工具。典型的例子是机场位置的分配，飞机必须停在可用的位置（巴黎机场），出发大厅柜台的分配（香港国际机场），以及船舶停泊港口位置的分配的另一个例子（香港）岗）。

　　使用甘特图来描述计划，有限约束的调度问题可能是最成功的业务应用领域。约束自然地表达了现实的局限性。基于约束的高级规划和调度 APS 用于基于事件的调度，例如工业生产规划 (InSol) 或军用和商用飞机制造规划 (Dassault Aviation)。多品种、小批量、按需制造的趋势大大提高了APS约束规划的使用率。

　　另一个较大的约束应用领域是供应链网络管理和配置，这些问题包括网络优化配置方案、优化运输方案、供应链能力承诺等。事实上，约束技术已经在很多领域得到应用，最近的应用包括计算机图形学、自然语言处理（有效句子的构造）、数据库系统（确保数据一致性）、分子生物学（DNA 测序）、商业应用、电气工程、电路设计、交通问题等。

　　然而，约束规划在现实中的广泛应用存在一些局限性和缺陷。因为目前使用的工具有一定的局限性和未涵盖的领域。事实上，约束规划要解决的问题，大部分都是非常难的问题。无论是从理论还是实践的角度。定义约束非常重要，以便可以跟踪问题。然而，当大多数方法都是棘手的问题时，约束编程是否有效，何时以及如何使用约束仍然是不可预测的。

　　约束系统的用户为稳定约束模型而提出的大多数问题是程序或数据中的微小变化可能导致系统性能发生巨大变化。不幸的是，当前的技术水平并不精通针对各种数据变化稳定地执行性能调整。

　　有时盲目快速搜索，简单的时间顺序后排或前排可能比高级算法技术约束更有效。许多约束模型中的一个特殊问题是成本优化的考虑，这很难在原创

解决方案上进行改进。因为一个小小的改进可能需要花费很多时间。在现场场景和最佳场景之间交替。

　　约束编程在一些概念上更高级，可以动态增加约束。在大多数情况下，约束规划系统生成的计划是可执行的。除了机器故障，延迟计划。在最坏的情况下，接受新订单需要迅速重新安排或加强当前计划以应对不可预见的事件。通常，迭代会在最佳规划方案和可以处理较少差异的稳定、次优方案之间交替。

　　当前约束满足系统的缺点标志着未来研究的方向。它们之间的建模似乎是使用全局约束研究过的最重要的方法之一。将主要约束开发成更高效的 APS 包需要更高效的建模语言来表达约束。目前，大多数约束规划CP软件包要么是编程语言（CLP）的扩展，要么是编程语言库（ILOG Solver）。约束建模语言和可视化建模语言用于从可视化图形生成约束程序 (VisOptVML)。

　　目前，可视化技术越来越流行，它可以定义系统的瓶颈，而对可视化控制的研究也是约束规划的重要内容之一。

　　

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　　各种约束求解方法的交互研究是最具挑战性的问题之一。结合各种约束技术的混合算法是这项研究的结果。此外，最吸引人的研究领域是解决协同效应和相应的集成理论。约束满足技术和整数规划等传统的 OR（运筹学）方法也是另一个挑战。并行性和并行性约束的研究已成为提高效率的重要途径，正是在这些研究领域，多层代理技术似乎最有前途。

　　很多企业在使用先进的供应链计划时，发现它们所能带来的改善收益大大超过了成本节约措施带来的收益。此外，APS 可以在增强整体供应链响应方面发挥更大的作用。

　　约束是根据从几个月到几年不等的时间线建模的，以在考虑材料和产能问题的情况下设定生产优先级。先进的计划调度系统运行在独立的服务器上，并在常驻内存中进行计算。计算还采用了专门开发的计算程序，可以考虑当前状态下的物料、产能等约束条件，生成相应的生产计划。计算的速度既要满足规划的灵活性和多样性，又要让用户在规划时模拟实际情况，计算出可能的交货时间。

　　高级计划排程系统最初的应用是在企业内部进行计划的计算和优化，但扩展到供应链的计划，包括供应商、分销商和发货点的需求。不同的软件供应商选择不同的优化算法来构建自己的高级计划调度系统软件，这对自身也是一种挑战。

　　例如，高级计划调度并不是某种技术的简单应用。优化算法有很多种，需要根据解决不同的问题来决定使用哪种算法引擎。供应链和制造过程的现实情况相当复杂。即使在今天，如果不使用某种合并操作，无论计算机的性能有多高，也不可能设置相应的计算模型，计算出相应的规划结果。此外，如何在先进的计划调度系统认可的环境中整合来自不同系统的数据也是一项艰巨的任务。

　　除了线性运算和复合整数运算等传统优化算法外，高级规划调度系统还包括许多启发式算法。比较各种启发式算法的优缺点是非常困难的，也很难区分。

　　启发式算法的参数设置不同，对应的计算性能会有很大差异。即使有人对各种启发式算法进行了仔细比较，在实际应用中仍然不可能根据比较的优良结果来选择有计划的启发式算法。这要兼顾多方面，综合权衡以下多个因素：规划结果的好坏、不同算法的准确率（以求解不同类型问题时算法结果与优化算法结果的差异来衡量）。问题），执行操作所需的工作量。总而言之，应仔细检查计算结果的优劣。

　　高级计划调度系统中收录

的一些算法，是将现有的几种算法组合起来，形成一种新的综合运算；例如，解决约束问题的算法可以分为以下几个方面：

　　1、系统搜索法：先计算后测试法、逆向跟踪法。

　　2、一致性计算方法：节点一致性计算方法、弧一致性计算方法、路径一致性计算方法、约束路径一致性计算方法。

　　3、约束传播算法：后向算法、后向跳跃算法、后向检查算法、后向标记算法。前向算法，前向校验算法。本地先行算法。

　　4、随机算法和推导算法：爬山法、最小冲突算法、随机算法、禁忌搜索算法、连接算法。

　　但是，如果是求约束下的最优解，推荐的算法通常是非常有名的分支定界算法（Branch & Bound）。

　　约束编程CP（Constraints Programming）是一种基于启发式约束的计算系统。它的概念是针对问题所描述的约束条件或要求，寻找满足所有约束条件的解来解决问题。CP约束规划也是一种解决复合条件问题的方法。约束规划的起源是对编程语言的研究，而不是对企业运营的研究。其目的是尽量减少编程算法程序解决复杂条件的工作量。约束包收录

最基本的算法，这些算法构成了在约束系统中导出最优解的基础。

　　一种在众多约束条件下不断推导出最优解的算法，是一种基本的编程软件包。它使用最基本的计算方法来实现非确定性推导算法。这类算法包括线性方程求解算法、面积推导、布尔积分算法和最近发明的边界检测方法。基于该算法，产生了规划调度应用。

　　约束规划的缺点之一是缺乏对模型创建的支持。在发展过程中，优化算法语言的开发者确实尝试过将约束规划的长处与代数的建模和运算功能结合起来。通过比较，可以发现约束规划和整数规划算法之间的密切联系。

　　在过去的十年中，约束规划引起了许多不同领域学者的关注。现在，约束规划有了完整的理论基础，并被应用于解决复杂的问题，提供了广泛的商业应用，尤其是在异构优化问题（Heterogeneous Optimization）和满足问题（Satisfaction Problems）方面的应用。然而，约束规划仍然是研究和开发密集的科学技术领域之一。

　　约束用于表示几个未知数或变量之间的逻辑关系。每个变量都有一组可能的域。约束将规范这些变量值的可能组合。例如，一个正方形 S 收录

一个圆 C；一个英文单词W的长度是10个字母；X小于Y；三角形内的温度是180度；下午2:00后可听课；生产过程中的产能、材料、工具和人力限制。还有很多。

　　约束可以通过以下方式表达： (1)、使用数学或逻辑形式。(2)、采用表格形式。

　　约束规划问题包括：一组变量，每个变量都有一组值，即定义域（domain）；一组约束，约束规划的解（Solution）是一组满足所有约束的变量值的完整集合。

　　约束程序由以下部分组成：

　　(1) 人工智能的图像标记（Scene Labeling，Waltz 1975）。

　　(2)、交互式图形绘图板(Sketchpad, Sutherland 1963)和问题库(ThingLab, Boring1981)。

　　(3)、Logic Programming, unification constraint solving (Gallairo1985, Jaffar&Lassez1987)。

　　(4)、运筹学与离散数学的NP-hard优化组合问题。

　　约束规划的求解技术可以分为：

　　1. 约束满足问题

　　2.约束优化问题

　　3. 过度约束问题

　　4.约束求解

　　约束满足问题：一组变量，X={x1,x2,x3,x4}。每个变量都有一个称为范围的有限集。变量的值不一定是整数或实数值。一组用于调节变量值的约束。约束满足问题的解决方案是在满足所有约束的情况下，根据每个变量的取值范围进行赋值。只有一种解决方案，不要喜欢那个。最佳或令人满意的解决方案基于目标函数值。可以通过系统地搜索各种可能的变量值来生成约束满足问题的解。搜索方法可分为两种：部分赋值法（Partial Value Assignment）和穷举赋值法（Explore Complete Assignment）。

　　系统搜索：系统地探索所有可能赋值的值空间。所谓系统化，就是每一次评价都会有机会出现。系统搜索的优点是完备性，即如果有问题的解决方案，就会找到；缺点是可能需要相当长的时间才能找到答案。系统搜索可分为两类：一类是完全探索赋值法（Explore Complete Assignment），包括生成测试法（Generate and Test，GT）。第二种是Extending Partial Assignment方法，包括Back tracking、Back jumping和Back marking。

　　生成测试法（GT）的思想是先随机生成完整的变量标签值，然后测试这些标签值是否满足约束条件。如果满足，则显示一个已经找到的答案，否则继续生成其他标记值。生成测试 (GT) 效率相当低，因为*敏*感*词*没有任何可学习性。从而造成很多不一致。有两种改进生成测试方法（GT）的方法。一是让*敏*感*词*具有学习和评价功能，通常通过使用随机算法来改进；另一种是将*敏*感*词*和测试器合二为一，可以立即判断变量标签值是否可行，比如回溯（BT）。回溯（BT）是在重复选择其他变量值的基础上，逐步从一组部分解扩展到一组完全解，并且这些变量值的标注方式与当前的值一致部分解决方案。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。并且这些变量值的标注方式与当前部分解的值一致。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。并且这些变量值的标注方式与当前部分解的值一致。也就是说，回溯法是按照一定顺序对变量值进行标注，当某个约束的所有变量组都被标注后，立即检查该约束的合理性。如果一组部分解违反了其中一个约束条件，回溯法将为最后标记的变量选择其他可能的标记值，从而消除不可行的变量值空间。

　　回溯 (BT) 至少有三个缺点：颠簸和重复错误的机会。多余的工作。未及时发现冲突的延迟检测。解决前两个缺点的方法有回跳和回标。第三个缺点可以通过一致性技术来改善。

　　一致性技术

　　一致性技术（CT）是将变量值域中不一致的值一个一个去掉，直到答案出现，基本上属于确定性搜索方法（deterministic search）。在应用共识技术时，约束规划问题通常表示为约束网络图，其中节点代表变量，线代表约束。最简单的一致性技术应该属于节点一致性（NC）。主要方法是从变量值字段中移除一元约束的值。

　　使用最广泛的一致性技术应该属于弧一致性（AC），其方法是去除变量值域中不符合二元约束的值。它的主要方法是不断修改弧，直到建立一致状态或某个取值范围变成空集。最常用的一种是算法只对之前修正过的相关弧重新考虑修正；并且需要根据数据结构检查成对变量值的一致性。还有一种路径一致性（path consistency，PC）技术，对于成对变量（X，Y）的值，沿着X和Y之间的路径，检查是否有一个值可以满足其所有的二元约束。

　　约束传播技术

　　约束传播技术主要应用回溯模式（Look Back schema）来检查已激活变量的一致性。其中，回溯（BT）是该技术中最简单的一种。此外，还有回跳（BJ）、回查（Back Checking，BC）、回标（BM）等。

　　所有的回溯方法都存在无法及早诊断冲突（late detection of the conflict）的缺点。因此，提出了一种 Look Ahead 模式的策略来避免未来的冲突。先行检查策略包括前向检查（FC）、部分先行（PLA）、全先行等。

　　随机和启发式算法

　　贪心局部搜索策略（greedy local search）已经成为一种相当普遍的方法。这些算法依次为所有变量修正它们不一致的赋值，以达到更完整的解决方案。另一方面，为了避免陷入局部最小值（local minimum），对随机搜索函数使用不同的启发式算法。

　　爬山法是最常用的局部搜索方法。一开始随机生成一组变量标签值，然后在每一步迭代中，修正一个变量的值以满足更多的约束条件。模式。如果已经生成了一组严格的局部最小值，算法会随机重新生成另一组初始解进行搜索，直到找到全局最小值。

　　最小冲突法（min-conflicts，MC）随机选择任何有冲突的变量，然后选择一个最小化不满足约束的值。

　　禁忌搜索（Tabu search，TS）基于禁忌表的思想，选择保留过去搜索的经验和记忆，避免重复搜索操作而陷入局部极小。

　　约束优化

　　约束优化问题由一组标准的约束满足问题和优化目标函数组成，将所有解决方案表示为函数值。分支定界法 (B&B) 是在约束优化问题中寻找最优解的最广泛使用的技术。

　　过约束问题

　　

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　　当问题的约束条件非常多时，可能无法产生满足所有约束条件的解决方案。这种系统称为过约束（Over-Constrained）。层次结构（Constraint Hierarchies）。

　　部分约束满足法是试图从一些变量中找出一组满足部分约束的值，逐一找出最优解的集合。约束层次法将约束分为软约束、强约束或优先约束，形成约束层次，然后从最强层次到最弱层次处理约束。

　　限制和困难（Limitations）

　　约束规划解决的很多问题都是NP-hard组合优化问题，因此如何判断问题能否解决是相当关键的。此外，还必须考虑求解的速度。约束模型的稳定性是一般约束规划用户最常遇到的问题，即当规划程序或数据稍有变动时，往往会造成计算效率的巨大差异。如何选择合适的约束满足技术来解决特定问题是另一个重要内容。

　　APS高级计划调度系统主要优化算法的分类与分析

　　第一类：数学规划，更适用于网络选址、货源寻源等供应链规划和战略规划。

　　第二类：启发式规则算法（约束理论或仿真等），更适用于工厂战术规划或车间作业规划，如生产排程、调度等。

　　第三类：人工智能，更适用于有大量复杂可能解的优化选择。

　　APS超前计划调度系统的优化算法主要分为四代：

　　第一代：基于约束理论的有限容量算法。

　　第二代：基于规则的算法。

　　第三代：基于启发式CP规则的算法、线性规划、专家系统、智能算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群/粒子群算法、神经网络。

　　第四代：人工智能动态调整算法、静态调度智能算法、动态调整多智能体协商。

　　高级计划排程系统APS在计划排程中使用的算法往往千差万别，对企业优化目标的影响也大不相同。一个算法的优劣不是从算法本身的角度来考虑的，而是从它与解决问题的相关性角度来考虑的。

　　在规划中，当时间尺度划分为天、周、月等时，为了实现有限产能和有限物资的统一优化，往往采用基于线性规划或混合整数规划的优化方法。

　　在调度中，当时间尺度很小或允许连续时间时，为了优化序列，常采用基于约束规划CP、经验法则或启发式算法的优化方法。

　　高级规划AP（Advanced Planning）：

　　主要算法：线性规划、遗传算法等（也有正则算法）。时间跨度为天、周、月等。主要针对问题Lot Sizing（输出），Resource Assignment（资源分配），其中资源可以是资源组或特定资源。

　　优点： 1、能适应企业的多目标优化。2. 目标可以有优先级。3、技术成熟。4.适用于*敏*感*词*问题。5.可以找到最优值或者更好的次优值

　　缺点： 1.序列题难度较大。2、动态重排的频率不宜过多。2. 大型商业成熟的优化器一般都比较贵。

　　高级调度AS（Advanced Scheduling）：

　　主要算法：约束规划（CP）、经验法则、启发式算法。时间跨度为连续时间，或分、时等。主要用于问题调度和排序（sequence）。

　　约束规划CP算法：

　　优点：1.可以处理序列问题。2. 能处理复杂的工艺问题。3. 该算法的主要目标是找到一个可行的解决方案。

　　缺点：1.无法实现多目标同时优化。2. 算法个性化程度高，开发难度大。3. 可以处理的变量的数量和复杂度是有限的。

　　经验法则算法：

　　优点： 1.计算速度快。2.开发简单。3. 易于理解。

　　缺点： 1.往往找不到最优解，而是找到可行解。2、对规则的质量要求很高。3.无法实现多个目标的同时优化。

　　启发式算法：

　　优点：1.可以找到更好的解决方案。2、运行速度更快。

　　缺点： 1.算法个性化程度高，开发难度大。2. 可以处理的变量的数量和复杂度是有限的。3.方案的稳定性因问题不同而有很大差异

　　从以上分析可以看出，该计划可以优化企业的多目标，但在时间尺度上有所简化。是面向企业多目标的优化工具；由于自身的限制，无法看到更宏观、更系统的优化。

　　时间尺度越小，问题的范围必须越小，才能在可容忍的时间内产生更好的解决方案。调度算法在增加细节操作可控性的同时，也失去了时间跨度的优势。也失去了企业目标在较长时期内的可控性。

　　这就要求有能力既能满足计划的要求，又能安排好细节。软件必须收录

两种（或多种）不同的算法，可以根据不同的时间段和场景的复杂程度，按照一定的逻辑依次运行。自动选择算法，智能决策。

　　未来趋势

　　如何建立约束规划，建模仍然起着非常重要的作用。目前，约束编程软件包大多是用编程语言编写或组织在库中，如ILOG SOLVER。如果约束模式语言可以使用可视化技术（Visualization Techniques）来进行搜索过程，将有助于找到系统的瓶颈；这种通过可视化掌握搜索的技术将在未来成为一种选择。结合各种求解技术的*敏*感*词*算法（混合算法）将是未来研究的内容。结合传统的工作研究技术，如整数规划和组合优化技术，将是另一个研究挑战。使用多代理技术（multi-agent technology），

　　今天，人们已经将优化算法应用到企业管理、工厂运营和供应链管理软件中，从熟悉的APS高级计划排程软件或SCP供应链软件，到现在的IBP（Integrated Business Planning）综合商业计划软件，各种算法引擎算法求解器也应运而生。可能有人会问，是运营软件内置开发算法还是集成第三方优化算法平台？要回答这个问题，可以考虑以下几个方面：

　　1. 与传统的公司计划调度相比，供应链计划调度在考虑的组织范围和算法上要复杂得多。

　　2、现在，人们可以使用图形界面来操作工厂和供应链管理系统中的优化算法模型。规划人员可以较少关注如何形成计算模型，不需要对矩阵方程有详细的了解，也不需要掌握规划编程语言和求解方法。可以通过设置惩罚成本来在计划中设置约束。例如：可以设置较高的外部采购成本来模拟外包生产的能力。

　　3、用户不希望自己独立开发MES执行系统和APS优化计划系统的接口。ERP系统、APS系统和MES系统在概念层和物理层的连接极大地方便了用户操作业务数据和集成计划调度数据。ERP和MES的供应商因此可以提供有价值的系统集成服务。这有助于人们接受优化算法和优化模型。

　　4、由于计算机硬件性能的不断提高，今天，人们已经可以在内存中存储大容量数据进行计算。这项技术可以大大缩短系统读取硬盘的时间，所以在过去的几年里，这项技术减少了系统在计算高复杂度问题时的时间消耗。当然，如果系统死机重启，这也会造成数据不一致。现在，可以通过分布式计算技术来提高计算性能，即云计算和边缘计算。

　　5、在选择软件时，管理层往往倾向于选择基于启发式算法但有图形界面的软件，而不是选择可以优化问题解决但没有图形界面的软件。使用图形界面和最近流行的基于网络的图形界面使得计算过程和最终解决方案能够以图形方式显示。图形界面的功能使工厂和供应链系统在各级管理中更容易被接受。

　　从理论上讲，APS 系统使用的算法质量是决定实施哪个系统时最重要的考虑因素之一。人们应该在对APS系统的优化计划引擎的功能非常清楚之后，再决定是否投资APS系统。然而，APS系统中涉及的算法并没有得到很好的描述。人们给各种算法起奇怪的名字，也经常使用科学的概念和名称。算法由不同的公司提供，让人困惑的一件事是这些各种各样的算法总是被赋予深奥的名称。一般来说，系统供应商都在为他们的优化规划引擎开发相应算法的软件。算法是不是自己开发的无所谓，从其他供应商处购买或开放供公众使用。这使得它成为选择优化规划软件时需要重点关注的基本要素。

　　另一方面，人们也从实施经验中认识到，算法只是评价APS系统最重要的要素之一。与以往的结果相比，用户在评价软件功能时，不仅将优化算法的结果作为最重要的属性，更注重实时的现场细节和动态的适应性和快速响应性。计划和调度。

　　今天，利用边缘计算技术带来的实时可视化和AI机器学习驱动的供应链规划和流程优化能力。利用人工智能机器学习技术，根据各种内外部影响因素和消费属性，生成未来需求预测和需求替代，预测供应链中未来的风险和供应中断，自动判断供应链异常的优先级，并自动提供解决方案建议 计划，考虑各种因素对供应链的影响，自动分类，判断产品属于哪个子类，自动学习和修正供应链计划所需的模型参数，如：提前期， 收益率，

　　通过端到端供应链实时可视化数字化能力和人工智能算法技术的实现，假设场景的决策能力和运营优化是最佳方案，永无止境的持续改进、自我学习、自愈力形成。智能供应链。

　　*ILOG已被IBM收购

　　*参考：专着-APS供应链优化引擎[M]，蔡莹，广东经济出版社

　　解决方案:​飞桨EasyDL助力资讯网站实现信息自动分类

　　③信息网站：有专业的运营/宣传团队进行内容信息处理。他们需要处理大量的图片、语音、视频和文本信息。

　　第二步是信息审核。作为专业的信息平台，需要经过多轮审核，确保UGC信息合规。审核的纬度包括：是否有敏感词、爆炸词、违禁词、广告词等，之前都是人工审核。以文字审稿效率为例：审稿人一天最多只能审5000条短信，而在线UGC信息网站平均每小时收到5000条短信。可能有超过一百万个条目。如果还是用人工一一筛选，效率很低。这是信息平台信息处理中普遍存在的痛点。

　　第三步是信息发布。下图右侧示例： 以*敏*感*词*用户发布弹幕文字信息为例。这种发布情况，对时效性要求极高，接近实时级别审核，推送完毕。弹幕需要快速释放，才有直播互动的意义。

　　从上述信息发布的过程中，我们可以看出AI发挥作用的空间很大，尤其是在内容分类、分析和内容审核三个部分。本文将重点介绍资讯平台如何利用AI快速实现标题/文章分类。

　　资讯平台

　　如何利用AI实现信息的自动分类

　　某汽车信息平台在汽车业务、汽车采购、汽车爱好者组织等垂直行业有多年经验，但在AI算法领域没有技术积累。然而，目前企业实际遇到的业务问题是：面对海量的汽车资讯内容，其中一部分来自用户UGC生产的内容，一部分来自平台和专人打造的优质内容。自营渠道，其中一些是从目标合作伙伴网站捕获的。.

　　作为这个汽车信息平台，他们需要将以上所有内容快速分类、审核并推送到不同的栏目。

　　但作为一个汽车资讯栏目，常见的内容多与汽车改装美容、自驾游记、新车运营、购车优惠等更多垂直内容相关。市面上针对这类文本的分类方案很少。

　　汽车信息平台职称分类

　　

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　　企业前期试图通过组建算法团队来满足业务需求，但经过评估发现投入成本非常高。组建算法团队，匹配机器资源，运维人员到位，整体成本需要达到百万级别。企业的核心诉求是降低前期投入，用AI赋能文本分类场景，提升文章发布效率。在AI自动文本分类实践中，会遇到以下问题：

　　以上业务问题，使用飞桨EasyDL零门槛AI开发平台即可轻松解决。

　　成本控制：如何降低业务探索阶段的成本投入？没有算法基础可以用AI解决业务问题吗？答案是肯定的。FlyPaddle EasyDL 零门槛人工智能开发平台足以解决这个问题。用户可以在公有云平台上进行AI模型训练，无需算法基础也能流畅体验。基于EasyDL，节省包括机器资源、人力、时间等在内的数百万成本。

　　数据处理：模型训练依赖于数据，如何高效完成数据处理。如果是常规模型，可以依靠大量准确标注的数据来保证模型训练的效果。使用飞桨EasyDL，前期只需采集不到1000条原创

数据，完成标注，即可获得高精度的工业应用模型。同时，EasyDL提供的高效标注工具：智能标注，可以在只标注30%数据的前提下，完成整体的数据处理工作，大大提高效率，节省70%的人力。

　　模型精度：如何保证模型精度？百度文心·NLP大模型内置于EasyDL文本中。对于没有AI基础的用户，在业务冷启动阶段，训练数据不足时，可以保证少量数据（20条以上）进行训练。获得工业级AI模型；此外，在模型的核心筛选指标部分，提供了多种业务逻辑选项，在召回率和准确率上获得均衡的综合指标，既保证了模型的高精度，又保证了能够在某些召回情况下，减少机器审查后人工审查的成本。

　　部署调用：模型训练部署完成后，需要形成一个可调用的服务，保证服务的稳定性。尤其作为汽车资讯网站，用户来自世界各地，同时浏览信息的高并发业务场景非常普遍。这就需要一个非常安全稳定的服务部署机制来保证在线用户的稳定调用。通过FlyPaddle EasyDL生成的公有云API，可以有效解决以下两个问题：

　　①可与业务系统无缝集成；提供封装好的HTTP接口，可直接应用于APP开发或网页开发；

　　②灵活的伸缩机构；针对实际业务应用场景，在不同的时间段匹配不同的机器资源，避免资源紧缺期资源不足。同时，当业务需求不是高并发期时，可以通过灵活调整机器份额来节省机器资源的消耗。

　　最终整个项目只用了2-4周就完成了AI文本模型的开发上线，整体比传统开发成本降低了90%+。

　　基于文心模型库

　　也可以实现高精度的AI模型需求

　　

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　　汽车信息平台之所以能够使用EasyDL快速实现文本自动分类，依托于百度文心·NLP大模型的技术支持。

　　借助百度文心·NLP大模型库内置的高精度算法，用户可以完成复杂场景的高精度模型训练。比如上面提到的案例，网站标题多，语法不一致的问题就可以轻松解决。

　　同时，无需为实际应用准备大量数据集，即可获得高精度模型。

　　百度文心·NLP大模型可以同时从*敏*感*词*知识和海量多元数据中不断学习，仿佛站在巨人的肩膀上，训练效率和理解准确率都得到了极大的提升。

　　百度文心·NLP大模型优势

　　内置百度文心·NLP大模型的EasyDL零门槛AI开发平台，提供更便捷的一站式AI开发能力。数据标注、模型训练和服务部署都可以在一个平台上简单、连贯地实现。无需编写代码，无需深度学习的算法背景，即可轻松完成AI模型训练过程。

　　4月12日晚20:00-21:00，AI快手专场公开课——评论与观点抽取，将深入探讨各行业网站运营趋势与痛点，分析突破口AI赋能下的平台智能化转型升级。

　　在直播中，我们准备了很多飞桨EasyDL的实现案例：新闻资讯平台、政务服务平台、电商平台AI实践经验。也许您会从案例中获得更多灵感。

　　不仅如此，我们还带来了为期 3 天的训练营，指导您快速启动用于提取评论和观点的 AI 模型。扫描二维码即刻报名，不再等待NLP业务申请~

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