供稿团队：阿里云市场部

在漫威电影《复联3》中，奇异博士预测到未来有1400多万种可能，而胜利却只有一种，这唯一的最优解成为他们战斗的希望。只可惜，电影的结局并没有那么圆满，灭霸的一个响指毁灭了半个宇宙。
无论是电影还是小说，预测未来的超能力总是让人惊叹。阿里达摩院自研的数学规划求解器MindOpt，似乎化身现实版的“奇异博士”，在未来无数种可能中求取最优解。与科幻电影本身不同的是，这一“未卜先知”的“超能力”，成为智能决策场景底层的“终极利器”，正在为各行各业的决策调度带来完美的结果。

揭开终极利器的“面纱”

什么是数学规划求解器？运筹学里定义是，针对多种已经建立的线性、整数及各种非线性规划模型进行大量计算，寻求最优解决方案。简单说就是用数学问题解决现实决策问题。
比如双11期间，中心仓库需要提前向全国各个城市的分仓库调配货物，其中涉及到诸多变量和约束条件，比如各个分仓库有不同的需求量和库存量，还存在运输能力、货物品类、时间等问题。如果调配不合理，有些城市分配过多导致货物积压，有些城市分配过少导致缺货，都会造成损失。同时，运输规划不合理、效率跟不上等也会增加企业成本。

传统的方式是利用计算机来寻求最好的破解之道，且不说费时费力、效率低下等问题，就计算机本身而言就存在误差。不要小看一个误差，在天文级数据面前，细微的误差都会造成巨大的损失。准确性都无法保证，又如何得出最优解呢？

如此精密的计算需求，正是MindOpt展现“超能力”的时候。MindOpt只需两步就能轻松搞定，第一步将上万甚至百万的变量建模成一个数学模型，预知未来决策后的各种可能性；第二步把数学模型输入求解器，通过优化算法自动计算出最终的结果，从而给货物调配提供一个最优的调度方案。

场景“通吃”的“最强大脑”

除了货物调度之外，这么强大的“神器”还有哪些更广泛的应用场景呢？事实上，小到打车派单、商铺选址、库存优化，大到云计算资源调度、金融行业的信贷风控和资产配置、电力系统实时调度，甚至工业生产、深空探索等更复杂的场景，都可以依赖求解器建成数学规划模型，用智慧决策的大脑求取最优解。例如MindOpt已应用于云计算等多项阿里业务，通过对百万规模容器和千万核算力的调度，每年为阿里云节约数亿元成本。

两次刷新世界纪录的“神算子”

不用说也知道，求解器的技术、研发、投入、周期等没有一个是“省油的灯”，国内具备研发能力的团队屈指可数。而达摩院的MindOpt两度刷新世界纪录，在由美国亚利桑那州立大学Hans Mittelmann教授维护的榜单中，以快于第二名10%的速度优势问鼎冠军宝座。值得一提的是，这份评测榜单设立20余年，一直都是国际求解器技术的风向标。能够在全球参赛的“高手”竞争中脱颖而出荣登榜首，堪称获得求解器界的“奥斯卡”。

在Mittelmann榜单上，MindOpt以每题40秒的平均速度，成功求解40个线性规划问题，每一个问题都来源于工业界经典的实际场景，其中最大的问题规模有115万个变量，75万个约束条件。这意味着如果依靠人力计算，且不说40秒破题的速度了，既便使出洪荒之力，恐怕也要计算到“天荒地老”。

MindOpt面向全社会开放

过去数十年，高端商用求解器的核心技术始终由欧美企业主导。对我们而言，高性能求解器只是一个“黑匣子”。而达摩院彻底打开这个神秘的“数学黑盒”，其不仅能够为中国商业提供稳定快速的智能决策求解能力，更能够应用于军工、航天、电网等对安全性有着更大需求的行业。更好的消息是，MindOpt已在2021年伊始向全社会开放，成为国内首个免费开放的商用求解器，让有需要的企业、高校、个人用户便捷地接入和部署求解器，为社会带来更大的价值。

当前，达摩院团队还在研发更多种类的数学规划求解器。如果求解技术突破，指数级提升求解变量，而极度化压缩求解时间，1毫秒之内预知未来1万亿种可能，那会发生什么呢？

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