传统机器学习算法在实际业务中的使用场景( 二 ) _算法

调入仓B

约束1：对任意一个货品，从A仓调出量小于A仓库存-A仓自身需求量，即，其中表示货品从A仓的调出至B仓的量。表示货品在A仓的库存，在仓库A覆盖范围内的预计售卖量表示货品

约束2：对任意一个货品，调入B仓的量小于B仓覆盖范围内的预计售卖量-B仓已有的在仓库存，即，字符含义同上。

约束3：一次调拨的量，要小于A仓到B仓的干线运输能力，即

传统机器学习算法在实际业务中的使用场景

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，其中是一个常量，表示最大的干线运输能力

目标函数：其中是个常量，表示货品通过跨区发货到消费者手中的发货成本，是个常量，表示货品从A仓调拨到B仓的调拨成本，表示提前将货品从A仓调拨到B仓，避免跨区发货而节省的成本。因此，我们要「最小化货物从仓库到消费者手中的物流成本」，即，最大化节省的金额。

宗上所述，模型定义如下：

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到这里，整个建模过程就结束了。实际上我们忽略了很多细节，但是并不影响我们理解这个调拨模型。至于模型怎么求得每一个调拨量以保证最大化收益，就要对这个模型进行求解了。
?模型求解：怎么才能算出目标函数最优时的参数解

明确求解目标

既然要求解，我们就要明确到底要求解什么？即，在上面定义的数学模型中要明确哪些是常量哪些是变量。
很明显，我们需要求解的变量是，即每个货品需要从A仓调拨多少件到B仓。这里为了方便解释，我们就假设一共就两个货品，相应的我们需要求解的变量就。

求解算法

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根据约束条件看，解空间就在坐标轴圈定的阴影范围内。实际上，最简单的求解方法就是暴力枚举所有可能的结果，然后求出函数值最大时对应的参数即可。
当然了，现实的问题中求解的参数量一定是远远大于2个的，因此参数求解的时间复杂度呈指数级上升，以当前的算力，可能直到生命的尽头可能都得不到答案。生命是宝贵的，对于这种问题，有没有快速的解法呢？有，这里我们就要引出一个算法概念——启发式搜索算法，这是一种算法理念的统称，具体的实现有很多种，比如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等。宗旨就是在有限的时间内，得到一个近似的最优解。
这里以遗传算法为例，我们来学习它的求解过程：
遗传算法(G.NETic Algorithm)遵循『适者生存』、『优胜劣汰』的原则，是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，通过选择(Selection)、交叉(Crossover)以及变异(Mutation)等机制，在每次迭代中都保留一组候选个体，重复此过程，种群经过若干代进化后，理想情况下其适应度达到近似最优的状态。算法具体逻辑可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/460368294这类算法不仅很有效，而且是可理解可证明的。记得多年前，第一次接触到这种算法类型的时候，深深地感受到了前人的智慧。
在实际应用中，我们可以使用一些现成的算法求解器，例如cplex 。至此，通过问题定义、建模、求解。调拨模型中，从A仓到底要调拨多少量到B仓才能节省更多的成本的问题就解决了。

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展望
面对一个需要优化的业务问题，传统的思路是从问题定义、建模再到求解。而深度学习模型的思路是：

向量化：无论什么类型的数据，文字、图片、视频、声音，首先是将数据向量化，比如文字可以使用word2vec转换成一串01向量。
将训练数据的目标结果也向量化：一般来说输入的数据和目标结果是同一种数据类型，也可以不一样。
选定目标函数：一般来说目标函数针对不同的任务类型有其固定的目标函数。比如常见的RMSE、Cross-Entropy、Categorical-Cross-Entropy等等。
训练模型：将模型输出的结果向量与目标结果向量代入目标函数，计算loss 。同时计算梯度值，调整模型参数。直到在训练集上的loss足够小或者每次迭代的loss不再变低为止，训练结束。

可以理解为，无论什么问题只要将数据向量化，就可以通过深度学习模型求解。其中建模的过程可以省略，模型求解也是固定的范式。然后问题就解决了，我对这种神经网络模型也大为震撼。