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先跑通、再跑对、然后持续优化
18 2024-10-26
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文章来源:
Python学习杂记
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自回武汉工作以来,我主导了众多项目,例如配送路线优化和仓网布局选址。这些项目从需求调研到试运行,穿越了场景识别、建模、算法设计、优化及系统开发等多个阶段。
对于运筹优化项目,采用的策略是“先跑通、再跑对、持续优化”。项目起步于基础研究,由于实际业务场景的复杂性,必须从简单的TSP和VRP模型开始,然后逐渐过渡到CVRP、CDVRP、VRPTW等更为复杂的模型。这个过程包含了对GA、Tabu、SA等基础算法的研究,以及使用精确算法解决小规模混合整数规划模型,不断提高建模技能。
随着基础模型的搭建,我们引入更多实际场景因素,如车型、装载限制、时间窗,构建更为复杂的模型,并尝试应用高阶算法如GLS和ALNS。这一阶段的关键是确保模型能够顺利运行,为之后的工作打下坚实基础。
运筹优化的目标是提供比人工更优质、更高效的结果。如果算法不能超越人工处理水平,则失去其价值。因此,持续的优化成为必要,可以通过并行计算和优化编程设计提升效能和性能,减少计算时间,并提高运行效率和结果质量。
总结来说,在面对实际业务中的复杂问题时,需要将问题拆解为一系列基础问题,从局部和全局角度出发解决问题,以达到实际应用的目的。
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