人工智能在优化算法与大规模求解器中的应用与发展

人工智能在优化算法与大规模求解器中的应用与发展

一、人工智能优化算法在运筹学（OR）中的核心应用

1. 数据驱动的建模与预测

   • 机器学习与深度学习：通过分析历史数据，预测需求波动（如Google Maps的交通预测）、识别风险模式（如贝叶斯网络评估供应链风险），为后续优化模型提供输入。
   • 特征工程：主成分分析（PCA）等技术用于提取高维数据的关键特征，提升模型训练效率。

2. 智能优化算法

   • 元启发式方法：遗传算法（GA）和模拟退火（SA）用于解决NP-hard问题（如路径规划），通过模拟自然进化或物理退火过程逼近全局最优解。
   • 强化学习（RL） ：在动态环境中（如实时物流调度），通过奖励机制探索最优策略，实现自适应决策。例如，华为在供应链优化中结合RL与混合整数规划（MILP）提升求解速度。

3. 模型求解加速

   • AI辅助求解策略：分支定界法中，机器学习预测分支优先级，减少无效搜索空间，使Gurobi等求解器效率提升30%以上。
   • 分布式计算框架：