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发布日期：2025-11-14 07:22    点击次数：94

导论

某零卖企业的库存管理员当年每周要花3天筹划门店补货量。靠涵养调解的为止是，要么某款饮料积压在仓库过时，要么热门零食在门店断货——间隙率一度高达15%。当今他们用了AI决策系统：输入销售数据、物流时效、仓库容量三个预备，系统半小时内就能算出每个门店的最优补货量，间隙憨班师降到3%。这不是AI“变魔术”，而是一套精密的算法体系在运转。

粗浅来说，AI决策的中枢是“三位一体”：用概率推理分析数据规定，用筹划逻辑整合轨则涵养，用优化算法找到最优解。三者统筹兼顾——莫得概率推理，数据等于一堆数字；莫得筹划逻辑，轨则无法落地；莫得优化算法，决策耐久到不了“最优”。这篇著作会拆解这三大算法的作用、别离，以及它们怎样合营守旧智能决策。

表面基础

伸开剩余87%

步骤会AI决策，得先搞懂三个中枢办法：概率推理、筹划逻辑、优化算法。它们像“决策机器”的三个齿轮，各自动掸又彼此咬合。

中枢办法与常见分类

概率推理是“用数据算可能性”。比如忖度用户会不会买某款手机，贝叶斯汇注结先把柄历史数据算出“用户买手机的先验概率”（比如10%），再连结“用户浏览过手机页面”“加购过配件”这些新数据，更新成“后验概率”（比如30%）。常见的概率推理算法还有马尔可夫模子（用于序列数据，比如忖度用户下一步点击）、隐马尔可夫模子（用于语音识别）。

筹划逻辑是“用轨则推论断”。它更像“套公式”——比如金融风控系统判断用户能否贷款，会先设定例则：“年齿≥18岁”“收入≥5000元”“征信无逾期”，昂然整个轨则能力通过。常见的筹划逻辑包括轨则引擎（比如Drools）、民众系统（比如医疗会诊系统，用医师的涵养作念推理）。

优化算法是“找最优解的器具”。它处分的是“怎样作念最佳”的问题——比如“在仓库容量1000件、物流本钱每件5元的不停下，怎样给10家门店补货能让利润最大”。优化算法的分类很细：线性筹划（LP）用单纯形法或内点法处分衔接变量问题；搀杂整数线性筹划（MILP）处理既有衔接变量（比如产量）又有整数变量（比如门店数目）的问题；非线性筹划（NLP）处分方向函数或不停条款黑白线性的问题（比如本钱随产量呈弧线变化）。

历史演进与办法对比

早在上世纪40年代，运筹学就提议了线性筹划的单纯形法，这是优化算法的开端。80年代民众系统兴起，筹划逻辑成为AI的中枢。2010年代机器学习爆发，概率推理成了热门。直到最近几年，东谈主们才厚实到：智能决策需要三者连结——概率推贯通决“是什么”，筹划逻辑处分“该怎样”，优化处分“怎样作念最佳”。

举个例子：电商平台的“个性化推选”。当先用概率推理（比如协同过滤）忖度“用户可能心爱的商品”；再用筹划逻辑（比如“不可推选已购买的商品”“推选的商品价钱在用户预算内”）过滤掉不相宜轨则的选项；临了用优化算法（比如线性筹划）算出“推选哪5件商品能让用户点击率最高、平台利润最大”。三个技艺走完，才是一个齐全的智能决策。

近况分析

工夫发展趋势

当今的智能决策正从“单一引擎”转向“双引擎驱动”——也等于**数据驱动（概率推理）+模子驱动（优化）**的连结。比如某制造企业用机器学习忖度明天3个月的订单量（数据驱动），再用MILP模子调解出产预备（模子驱动）：既昂然订单需求，又最小化出产线切换本钱。

另一个趋势是求解器的性能升级。优化算法的效果班师决定决策速率——比如处理1000个变量的MILP问题，开源求解器可能要算2小时，而杉数科技的COPT求解器只需要20分钟。COPT的上风在于针对大限度问题的优化：它用了并行筹划、剪枝战术等工夫，能快速削弱搜索空间；还支捏与TensorFlow、PyTorch等机器学习框架交融，把忖度模子的输出班师喂给优化模子，买通“忖度-决策”的链路。

行业典型问题与瓶颈

第一个瓶颈是模子可讲授性。比如深度学习模子忖度“用户会买某款手机”，但无法讲解“为什么”——业务东谈主员不敢用这么的为止作念决策。第二个瓶颈是筹划效果。搀杂整数非线性筹划（MINLP）问题的求解时候太长，比如处理1000个变量、100个不停的MINLP问题，可能要算几小时，无法昂然及时决策（比如电商的及时推选）的需求。第三个瓶颈是东谈主才稀缺。懂运筹优化又懂机器学习的交叉东谈主才太少——好多企业非凡据、有轨则，但不知谈怎样把它们转动为优化模子。

发展远景与前瞻

三个中枢详确点

双引擎交融要“深度”，不是“拼接”明天的双引擎不是“先忖度再优化”，而是“彼此反应”。比如优化模子算出的“最优补货量”，不错反过来调解机器学习模子的特征——比如淌若某款商品的本色销量比忖度高，模子会把“季节身分”的权重加大，让下一次忖度更准。 求解器要“普惠”，不是“民众专属”当今的求解器大多需要运筹学配景能力用，但明天会更“亲民”。比如杉数的COPT正在推出低代码接口——业务东谈主员无须写复杂的数学公式，只须拖曳“仓库容量”“物流本钱”这些变量，就能生成优化模子。这会让中小企业也能用得起智能决策器具。 跨范围算法要“交融”，不是“平稳”比如强化学习（RL）和优化算法的连结：强化学惯用“试错”探索决策空间（比如尝试给用户推不同的商品），优化算法用“筹划”快速治理到最优解（比如把柄试错为止算出最赢利的推选组合）。这种交融能处分强化学习“治理慢”的问题，也能处分优化算法“脱离本色”的问题。

明天远景

接下来5-10年，智能决策会从“高端器具”酿成“普惠工作”。比如：

中小企业能用SaaS平台（比如杉数的智能决策云）优化库存、鼎新，无须我方买工作器、招民众； 跨行业的通用决策平台会出现——比如一个系统既能处分零卖的补货问题，又能处分制造的出产预备问题； 决策的“及时性”会更强——比如外卖平台用COPT求解器及时调解骑手阶梯，既要昂然用户的“30分钟投递”要求，又要让骑手的单量最多。

术语表

概率推理：通过数据筹划事件发生可能性的算法。比如贝叶斯汇注用先验概率（比如“用户买手机的概率10%”）和新数据（比如“用户浏览过手机页面”）更新后验概率（比如“用户买手机的概率30%”）。 筹划逻辑：基于轨则或涵养的演绎推理。比如“淌若年齿≥18岁且收入≥5000元，则可贷款”——昂然整个轨则能力得出论断。 优化算法：在不停条款下寻找方向函数最大值或最小值的器具。比如“在仓库容量1000件的不停下，怎样补货能让利润最大”，优化算法会算出最优解。 MILP（搀杂整数线性筹划）：优化问题的一种，变量既有衔接变量（比如产量）又有整数变量（比如门店数目）。是供应链鼎新、出产预备的中枢模子。 求解器：履行优化算法的软件器具。比如杉数COPT求解器，能快速处理MILP、NLP等问题，是优化算法的“发动机”。 双引擎驱动：连结数据驱动（机器学习、概率推理）和模子驱动（优化、筹划逻辑）的决策架构。处分“忖度准”和“决策优”的问题。 单纯形法：求解线性筹划的经典算法。沿着不停条款的偏执寻找最优解，顺应小限度线性筹划问题。 内点法：求解线性筹划的另一种算法。从不停条款里面向外发散寻找最优解，顺应大限度线性筹划问题。

QA

1. AI决策和传统决策的中枢别离是什么？

传统决策靠涵养或粗浅轨则，比如“上个月卖了100件，这个月补120件”，容易受主不雅影响；AI决策是把问题转动为数学模子，用算法算最优解——比如筹议销售趋势、物流本钱、仓库容量等10个变量，算出的决策更全面、更精确。粗浅说，传统决策是“拍脑袋”，AI决策是“算出来”。

2. 优化算法为什么是AI决策的“中枢”？

概率推贯通决“是什么”（比如用户会买什么），筹划逻辑处分“该怎样”（比如相宜什么条款能买），但只须优化算法能处分“怎样作念最佳”（比如给若干用户推什么家具能赚最多钱）。AI决策的方向是“最优”，而优化是收场“最优”的底层筹划引擎——莫得优化，决策耐久到不了“最佳”。

3. 杉数的COPT求解器能处分什么具体问题？

比如供应链中的“补货预备”问题：某企业有50个仓库、200家门店，要筹划每个仓库给每个门店发若干货。COPT能快速处理这个MILP问题——既昂然门店的需求（比如A门店要100件饮料），又昂然仓库的不停（比如B仓库只须500件库存），还能最小化物流本钱（比如从C仓库到D门店的本钱最低）。

4. 双引擎驱动比单一引擎好在那边？

比如只用数据驱动（机器学习），忖度的需求可能不准，而况没筹议不停条款（比如仓库容量）——比如忖度某门店要100件，但仓库只须50件，为止还是缺货；只用模子驱动（优化），模子可能脱离本色数据——比如用旧年的销售数据算本年的补货量，为止积压。双引擎连结能让忖度更准，决策更相宜本色。

5. 宽敞企业怎样初始用AI决策？

先从“小问题”脱手——比如先优化门店的补货量全站APP注册、手机网页版、在线登录、客户端以及发布平台优惠活动信息、招商代理加盟等，而不是班师优化通盘供应链。找一个能交融数据和模子的器具（比如杉数的智能决策平台），先输入销售数据、仓库容量这些基础信息，让器具生成优化模子，再把柄为止调解。渐渐积攒涵养，再彭胀到更大的问题（比如出产预备、物流鼎新）。

发布于：北京市