运筹优化算法在工业场景中的应用流程

工作两年了，结合一篇综述文献（A Tutorial on the Design, Experimentation and Application of Metaheuristic Algorithms to Real-World Optimization Problems, 2021），谈谈自己对运筹优化算法在工业场景中应用的流程理解。

算法研发

文章概述了做元启发式算法研发的主要流程：数学建模->算法设计->性能评估->代码部署。
事实上，各类运筹算法，甚至其他类型的算法模型在应用时，基本都遵循以上的流程。

在数学建模阶段，目标函数、决策变量和约束条件这三要素自然是必不可少的。
类似算法耗时、解的最优性和鲁棒性等非函数式需求（non-functional requirements），也是需要明确的。
除此之外，还需要分析清楚优化模型的问题类型和复杂度，从而确定使用元启发式算法是最佳的解决方案，而不是盲目使用该类算法。

在算法设计阶段，要关注的方面包括：解编码的形式、种群形式（单点或种群）和操作算子。
如果使用现有算法框架，比如遗传算法、模拟退火算法，那么种群形式和操作算子方面可以省去一些工作。
至于最适合问题的算法框架，可以通过测算对比得到，或者根据已有经验直接给出；如果想要在此基础上做改进，甚至原创一个算法，那么操作算子才需要被认真对待。
种群形式的选择方面，也比较好判断：基于单点操作的算法，普遍速度快，适用于对计算耗时比较敏感的场景；基于种群操作的算法，更可能得到一个最优性更好的结果，更适用那些对解的质量有更高要求的场景。
最困难的应该是解编码的形式，即使针对同一个问题，也可以有很多种解编码方案，至于如何找到最佳的编码方案，目前我自己也没总结清楚，未来再琢磨吧。

在性能评估阶段，需要考虑的内容有：测试算例、评估指标、多角度多层次对比、统计检验、结果可重复。
关于测试算例，可以使用公开的测试算例，也可以自行设计测试算例。
具体评估算法性能时，除了基本的性能指标外，算法耗时、存储空间、得到可行解需要的时间等因素都应该被考虑在内。
此外，评估角度和层次也要足够充分，比如结果的最大值、最小值、平均值，结果的可视化，算法平衡全局探索（exploration）和局部开发（exploitation）的方式，算法复杂度，算法中的相关参数如何变化等。
如果算法中用到了随机函数，那么还需要通过统计的方式，如t检验或wilcoxon检验，来判断算法的性能。
不过，这一步在工业场景中，被极度简化了。
只要所开发的算法能在历史算例上得到令人满意的指标，就已经可以理解为通过性能评估了。

到了代码部署阶段，需要考虑以下因素：编程能力、使用已有优化框架、编程语言、第三方软件的版权等。
事实上，这些因素在算法设计时，大概率都已经被考虑了。
如果到了这一步才开始分析这些事项，估计项目的进度会被各种延期。

业务支持

如果扩展到对于业务场景的支持，算法研发便只是其中一个步骤。更完整的流程应该包括：明确需求->确定接口->算法研发->联调测试->局部上线->迭代扩量。

明确需求：和产品、业务沟通，明确优化问题的具体需求、了解清楚包含哪几个落地阶段，每个阶段的问题规模。只有清楚了这些，才能对算法的研发和迭代路线有个基本的方案。

确定接口：确定算法需要和哪些系统做对接，包括输入数据从哪里拿，算法结果如何透出，各类数据的数据类型等。

算法研发：包括上一节中的数学建模、算法设计、代码开发和效果评测等内容。一般情况下，除了主策略模型外，还需要设计一个兜底策略，从而保证流程的稳定性。

联调测试：测试同学加入，针对算法的各项功能进行测试，判断算法是否能够在各种极端输入数据下，正常返回结果。测试同学如果只关心是否透出了结果，我们还需要自行确认结果的合理性。

局部上线：首次研发的算法，不太可能直接在全量场景下应用。产品会选择在某个局部范围内做上线测试。

迭代扩量：算法上线后，算法人员还会继续对算法做迭代优化，可能的层面包括：提升算法的稳定性，如修复线上出现的badcase；提升算法优化性能，如解的质量、计算的速度等；同时产品推动算法从局部试点到全量应用。

业务驱动

如果说算法研发和业务支持更偏向被动完成任务，那么业务驱动更像是主动推动。
举个例子吧，算法本来仅在左下图中的黄色圆角矩形中做功，那么业务驱动可以是调整做功是模式，比如将圆角矩形变为矩形；或者将圆角矩形和前面的三角形组合在一起做功。
不过这一层次对我来说，也超纲了。