從單體智能到群體協調優化算法正在推動AI的新浪潮

在過去的兩年里，人工智能蓬勃發展，尤其是在中國市場上以深度學習算法為代表的人工智能的井噴。根據麥肯錫的說法，全球科技巨頭在2年間投資了200億到300億美元的人工智能。016，VC/PE投資60億美元至90億美元，根據TMTBASE的數據，在中國有398個人工智能企業和571個投資事件在中國，總投資571億元。

在AlphaGo挑戰世界和中國走向大師之后，人工智能的熱潮變得更為喧囂，而行業專家警告稱人工智能泡沫。然而，人工智能泡沫現象卻產生了意想不到的效果。E24,2021，在鈦媒體AI大師圓桌會議上，由鈦媒體和大數據業務研究和優化公司共同舉辦的Cun寧哈馬技術公司，來自美國和中國的頂尖優化專家說，人工智能推動了OPTI的繁榮。MIZE算法

中國運籌學領袖、紅豆杉首席科學顧問李國鼎的斯坦福大學工程教授葉銀宇說，機器學習算法提高了單個機器的智能，但當機器人工作時，需要全面考慮和優化。正是因為云計算的井噴，大數據和人工智能的大規模數據的出現，這為優化算法的繁榮奠定了基礎，優化算法反過來又促進了人工智能INT的發展。一個新的階段。

算法戰爭與戰爭算法

2021年4月26日，美國國防部在備忘錄中描述了戰爭算法，提出了算法戰爭的概念，更重要的是，建立了一個算法戰跨功能的團隊，這將通過編寫人工智能、機器李爾來改變操作模式。寧和其他代碼，如利用人工智能對無人機進行海上采集。對視頻數據進行分析，獲得豐富的戰爭情報。

早在第二次世界大戰時，就沒有大數據，甚至沒有電腦。在有限的訪問、數據的數量和速度的前提下，戰爭對全球社會經濟產生了廣泛的影響，產生了運籌學。葉銀宇說，作戰研究是一個優化研究，也就是說，對于現實生活中的所有問題，而不是S。意味著要找到一個可行的解決方案，但必須找到很好的解決方案。

1707歲至1783歲的瑞典聞名數學家萊昂哈德·歐拉曾說過，世界上的一切事物都有一個很大值或很小值。在第二次世界大戰中，盟國使用數學模型來解決各種作戰優化問題，包括雷達部署、運輸車隊。T艦隊、反潛深水炸彈投放、太平洋島國軍事物資儲備、項目治理等。這些問題保證了很后勝利。

第二次世界大戰后，運籌學被廣泛應用于企業和政府，包括生產、服務、金融等行業。由于運籌學起源于現實世界中的決策問題，大量的運籌學算法EM。運籌湖南做網站學和重要的分支研究迅速發展，包括線性規劃，非線性規劃，整數規劃，組合編程，圖論，網絡流，決策分析，排隊論，可靠性數學理論，庫存，理論，博弈論，搜索理論等。

現代運籌學使用統計、數學模型和算法來尋找在約束下很大化或很小化給定目標的復雜問題的很優決策。復雜巨系統是一個典型的應用，解決復雜巨系統的很優決策問題。復雜巨系統是指電力系統、城市交通網絡、數字通信網絡、柔性制造系統、WATE等具有龐大規模、復雜組件和多個子系統的系統。資源系統、社會經濟系統。

復雜巨系統的性能優化將產生巨大的經濟效益或社會效益，運籌學的應用可以起到重要的作用，例如工廠生產、貨物庫存、銷售中心和消費區域的治理不能是STU。死亡和隔離治理。這些環節必須聯系起來，實現運營治理的整體優化。

求解復雜巨系統的優化問題是運籌學所代表的優化算法的很大值，甚至對一個國家也具有戰略意義，在商業價值方面，大數據是從0到1，人工智能是從1到2，以及STAT。ISO和操作優化算法是從2到N的，以運籌學為代表的優化算法，可以真正贏得未來的算法戰爭。

大數據時代的企業決策

葉獲得了馮諾依曼的運籌學和治理獎（在運籌學和治理領域的很高獎項），是迄今為止優選的中國獲獎者。在2021屆數學應用規劃國際會議上，他榮獲應用數學優化獎（每三年一屆）和曾任講師獎（每三年一次）。他擔任和參與波音、FICO、Express等科研項目。美國衛生部、美國科學基金會、美國能源部和美國空軍。

葉銀宇于1982去美國深造。在人工智能的興起之后，理論研究和商業應用在沒有大數據等現代技術的支持下停滯不前。但運籌學在各行各業中的地位日益突出，從市場營銷、生產計劃、庫存治理、物流運輸到財務會計，在人事治理、設備維修、工程優化、計算機與通信等領域得到了廣泛的應用。系統與城市治理。

隨著計算機技術的飛速發展，待解決的問題規模越來越大，運籌學的應用范圍也發生了革命性的突破，產生了大量的算法和軟件，大數據時代帶來了更大的生命力。O運籌學。如何將大數據轉化為很優決策已經成為運籌學中的一個關鍵問題。紐約大學的助理教授、博士后陳曦的機器學習之父，他也認為大數據的出現推動了機器學習，大的SCA。LE統計推斷和運籌學算法并行向前推進，導致大數據驅動的業務決策。

葉介紹了由大數據驅動的商業決策的三個階段：基于數據收集和治理的描述性決策，其中數據成為商業決策的基礎和大數據時代公司發展的燃料，通常由計算機和信息技術和基于正則性分析的預猜測、決策、從大數據中提取信息和獲取事物背后的規律，通常是通過統計和機器學習技術來完成的，但只有對數據的治理和規律性分析才能完成。OTS釋放數據的巨大價值，所以我們必須真正提高決策質量，從大量數據中發現規律，以便大數據生產，這是基于決策建模和求解的規定性決策。

運籌學將實際決策問題轉化為數學模型，采用高效的優化算法求解，利用系統科學和優化算法獲得很優決策和策略，實現DEIS的自動化、過程化和標準化。在美國和歐洲，運籌學算法已經在軟件和工具中實現，例如，在投資組天線貓化和相關決策領域中，有聞名的軟件，如Barra、Axioma、ITG、MOSEK等。Masek大規模數據優化軟件是歐洲很大的優化軟件。葉銀宇教授還擔任該公司的科學技術咨詢委員會主席，并在葉銀宇的指導下優化算法的創始人。隨著對該公司的深入了解和創立，許多華爾街的軟件解決方案用于風險控制。使用MOSEK軟件。

葉銀宇認為，高頻交易的競爭是算法競爭的速度，假如一個軟件模型需要10秒求解，而其他軟件的速度是0.04秒，那么誰已經把握了0.04秒來解決具有核心競爭力的軟件源代碼A。ND從10秒到0.04秒是算法的力量所在。

很近的聯合航空公司事件是一個典型的不確定環境下的庫存治理決策問題，機票超額預訂是因為5%到10%的乘客由于各種原因不登機，而航空公司在不確定的條件下超額售出多少張機票來彌補T。當有人不愿意下飛機時有超額預訂，如何鼓勵乘客換乘下一班機，這是運營計劃優化算法。范圍的范圍。在不確定和不確定的隨機或復雜環境下難以做出決策。NANCE也是人工智能和機器學習算法的弱點。

業務場景中的數據驅動決策優化

Mosek成立于1997，已有20年的歷史，近年來在中國人工智能產業化和商品化方面取得了一定的進展，但優化算法是整個人工智能推廣不可缺少的一部分，但它是人工智能的一個重要組成部分。在中國相對較弱的情況下，甚至在機器學習和深入學習的底層開源解決方案還沒有在中國被看到。

2021年中期，斯坦福運籌學的幾位教授和博士生，以Sugi和斯坦?；諛酥械拇髷祿瑒摿⒘薙uGi技術，并開始在中國推廣運籌學的商業應用，并開發了用于機器學習的底層算法。深入學習。SuGiTechnologies現在有大的企業客戶，比如Jingdong，2021年7月收到了真正的基金和北極光風險投資210萬美元的天使輪。

PrinceZhuo，明尼蘇達大學助理教授和SUGI技術的首席技術官，2020年度由美國運籌與治理協會收益治理分會獲得很佳實踐應用獎提名。他參加了美國運通、華為、IBM、希捷等項目。其中，IBM定制的定價策略系統在美國贏得了兩項專利，為IBM創造了巨大的利潤。

PrinceZhuo在互聯網時代引入了大數據驅動的定價策略。他認為，良好的定價策略是企業的生命線，尤其是在互聯網商業模式下的實時定價，決定了酒店、零售、航空、汽車租賃等行業和企業的生存與死亡，以及能否實現更大的需求。發展。

那么，電商等實時企業如何才能獲得更好的生命線，如何制定自己的定價策略呢首先，我們需要了解消費者的構成、偏好和消費行為等大數據。其次，我們需要在獲取消費者或消費者群體的大量數據的前提下制定價格、時間、地點和其他銷售決策，因此數據驅動的定價策略是在正確的時間和地點以正確的價格向合適的客戶提供正確的產品和服務。

目前，杉木技術的智能決策提供了一套完整的基于數據的定價方案，包括目標場景、基礎模型、優化策略、高效算法、信息恢復、模型迭代等環節。潛在的模式，消費者將改變他們的購買行為時，面臨著多種選擇，不同的價格，不同的品質和其他信息。雖然有時會出現非理性行為，但仍然可以從大數據分析中提取規則，然后通過非線性、離散、高維和動態算法，然后建立定價決策模型，并設計一種獨特而有效的算法來獲得AC。很優解/高質量近似解。并行計算結構可以有效地同時解決大規模多SKU問題，很終實現在線很優解，滿足實時性要求。當然，價格計算不是一勞永逸的，市場在變化，環境是CH。漲價，價格也在變化，動態的價格調整已經成為許多行業的一種趨勢，也就是說，在線學習后消費者的購買行為不斷更新后的算法模型。

自2021以來，憑借其獨特的積累和技術定價，創始團隊為包括電子商務、物流、旅游等在內的多個行業的領先企業提供了正確的定量軟件開發和咨詢服務，合同價值接近2000萬。

陳曦進一步介紹了在線學習和在線決策的聯動效應和決策算法，在線學習和在線決策有兩種基本的選擇：一是通過很少的嘗試很大化對象的信息，另一種是優化目標。CISIN基于已經獲得的信息來很大化收益。一個經典的例子是多臂強盜問題（MAB）：不同的老虎機具有隨機回報，一些具有低隨機回報，一些具有高隨機回報，一些具有高隨機回報，因此如何得到盡可能多的Rev。通過很少的嘗試次數，盡可能多地使用老虎機，從而優化老虎機的策略在2021，PrinceZhuo，葉銀宇等人的論文討論了單產品收益很大化治理的MAB算法。

多臂老虎機的MAB算法具有廣泛的商業應用，如電子商務可用于產品消費群體的認知和發展。陳曦參與了統計學習算法在2021的電子商務個性化收益治理中的應用。E算法是用杉木技術開發的CPM。在美國，一個電子商務定期發送一個包含五件衣服的盒子給女性顧客每月甚至每兩周。客戶可以選擇支付一個項目，并返回其余部分。假如這五件衣服不受歡迎，他們會象征性地收集郵資。為了找出女性消費者的消費行為數據，該算法被應用到相關算法的開發中。

陳曦強調，由于真實的商業環境極其復雜，它需要機器學習、統計分析和運籌學優化，以便做出很佳的商業決策。

清華大學交叉信息研究所助理教授、杉木科學家李健介紹了一種基于時空大數據的機器學習算法，稱為時空大數據，它是生產中具有時間軸的地理大數據。李健說，隨著社會的發展，企業的經營和工業生產向精細化的方向發展，對生產過程中一些關鍵時空屬性的猜測和控制變得越來越重要。

大時空數據具有廣泛的應用，如：對于交通狀況猜測，可以幫助交通部門調整和優化交通指揮和布局；對于給定路線的出行時間猜測，可以幫助人們更好地規劃行程；對于在線租賃車輛，ACCU。區域配送可以幫助企業更好的進行車輛調度，從而提高車輛共享的效率；對于物流公司來說，對每個網點的配送和配送量進行良好的猜測，可以幫助企業進行協同配送。推進運輸能力、人力和其他資源的調度，從而提高物流效率，增加收入；對四面障礙物進行無人駕駛，猜測障礙物的移動位置，有助于駕駛系統提前計劃和調整路徑。從而提高安全駕駛系數。

時空數據在各行各業中大量產生。這些數據的合理挖掘和利用，有助于生產商乃至整個社會提高生產效率。

人工智能的新浪潮：基于優化算法的快速智能決策

機器學習和人工智能是大數據時代科學技術發展的產物。近年來，取得了突破性進展。代表性的成果包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。應用場景包括自動駕駛、智能診斷、無人機等，然而，基于機器學習和人工智能的主流深度神經網絡學習算法需要與優化算法相結合，以滿足實際業務需求。如超大規模、快速實時響應等。

喬治亞理工學院的終身教授BluGuanghui研究了隨機優化和非線性規劃的理論、算法和應用，包括隨機梯度下降和加速隨機梯度下降，這些隨機梯度下降和加速隨機梯度下降用于解決隨機問題。BLUE射線是世界上機器學習和深度學習算法的頂尖專家之一，也是中國很年輕一代優化算法的領導者之一。

所謂凸/非凸優化是一組研究得很好的優化算法理論體系和求解算法。假如將優化問題轉化為凸/非凸優化問題，則可以快速給出很優解。簡單地說，凸優化是指一個問題可以找到局部很大值或很小值，而不是凸優化是一個問題，盡管沒有局部MA。XIMUM或很小值，但仍有幾個局部優化點，換言之，非凸優化是找到一些局部很優解的決策，可用于投資組合交易、路徑控制、生產調度、資源分配、信號傳輸A。其他領域。

例如，在6月21日至24,2021日北京汛期的很強暴雨中，根據航空公司的統計數據，從6月23日20:00到12:00，11個航班延誤了105個航班，取消了052個航班，在這種情況下，航空公司和鐵路公司是否可以進行優化。根據受影響的航班、天氣、人流等數據及時調整航班和列車已成為影響整個社會經濟運行的重要因素，這不僅是智能化的學習和猜測，而且需要大規模、快速的實時響應來解決。實際問題。

Bluray介紹，自2020以來，大規模凸優化和非凸優化算法取得了很大的進步，已經能夠處理超過一百萬甚至數百億個超大型數據集的變量。利用Grimm算法對機器學習算法進行優化，大大加快了機器學習算法的速度。技術領域的科學家們已經開發出了自己的機器學習和深度學習算法求解器，同時也幫助了上海大學。金融與經濟協同開發國內開源軟件的優化求解器，促進了中國開源社區優化算法的發展。

H2O和TensorFlow是兩個很高級的機器學習求解器。其中，H2O是很早、很具影響力的開源機器學習軟件之一。它已經為超過300個金融和互聯網企業服務，并被70000多名數據科學家和超過8000個單位使用。TunSoFrand是一個由谷歌開發和推廣的深度學習計算引擎。它也可以被用作一個通用的機器學習求解器。它是由GITHUB排名的世界高級開源項目。它在語音識別、圖像識別、機器翻譯等人工智能領域有著廣泛的應用。

BlueBlue介紹了雪松技術的優化求解軟件在九個開放式數據集上的測試，其中兩個求解器TunSoFrand和H2O，其中，在分類模型的數據集上，杉木技術求解器的求解速度遠高于所有DA中的張量流。在回歸模型數據集上，對三個開放數據集的比較試驗表明，在不影響解的精度的前提下，通過選擇適當的超參數，求解杉木技術的解算速度。Y求解軟件仍然比TySoFoSoW快幾倍，猜測效果大致相同。

與H2O相比，對于分類模型數據集，在幾乎相同的猜測精度條件下，幾乎所有的數據集中杉木技術的速度比H2O快得多，而對于回歸模型數據集，杉木技術求解器的速度是：通過選擇適當的超參數O，比H2稍慢，但猜測精度遠高于H2O。

也就是說，在新一輪的人工智能中，中國科學家已經把握了不落后，甚至領先于國外核心算法和軟件工具，與中國企業的業務流程無縫地優化算法代碼，真正把握來自單一智能的軟實力。團隊協作聰明。

核心算法是一個國家的軟實力，只要互聯網不死亡，數據和信息就不會死，算法總是存在的，只有把握核心算法，才能在未來的人工智能浪潮中取得主動。葉銀宇階段化的

2021屆鈦媒體AI碩士圓桌會議將在第一階段成功舉辦，并將在業界受到廣泛影響。明年七月和8月，我們將繼續組織高維猜測和大數據處理，人工智能：不確定性游戲，AIEnthPrPin歐洲郵輪與硅谷，人工智能社交網絡四面對面機會與主人。

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