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什么是組合最優(yōu)化?

博世汽車電子事業(yè)部 ? 來源:博世汽車電子事業(yè)部 ? 作者:Allen ? 2020-09-05 10:43 ? 次閱讀
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你玩過魔方嗎?

小小的正方體上布滿六種不同的顏色,看似旋轉(zhuǎn)翻飛眼花繚亂,卻總會在某個瞬間完成驚喜變身。魔方作為一種益智玩具,不僅老少皆宜,更是風靡全球,實力堪稱指尖上的藝術。

但你知道嗎?現(xiàn)在不僅人類在玩,連AI機器人也加入了這個游戲陣營。

看似簡單的小小魔方,你知道它的顏色組合有多少種嗎?

4325 億億種

無論什么樣的顏色組合,最少需要多少次才能保證他們都能復原?

20次

大家可能也聽說,玩得好的人都知道魔方的還原口訣(類似獨孤九劍的口訣)。據(jù)數(shù)學大神們說,世間所有的事物背后都有相應的數(shù)學方程去表示或者控制,何況游戲!

其實,魔方所涉及的基本數(shù)學理論就是組合最優(yōu)化。今天,我就給大家分享一下組合最優(yōu)化的基本知識及工程應用。

01

什么是組合最優(yōu)化?

通俗地講,組合最優(yōu)化研究的問題就是討論在眾多的組合方案中,什么樣的方案最優(yōu)以及如何找出最優(yōu)方案;

學術地講,組合最優(yōu)化是一個重要的數(shù)學分支,即通過對數(shù)學方法的研究去尋找事件的最優(yōu)編排,分組,次序或篩選等,其一般數(shù)學模型是:

其中f(X)是目標函數(shù),g(X)是約束函數(shù),D是定義域。

02

抽象數(shù)學表達式具體化

組合最優(yōu)化領域有很多經(jīng)典的例子,它們通俗易懂,很適合鍛煉人的數(shù)學思維能力,好多奧數(shù)競賽的題目就來源于他們。

比如說“旅行商問題”:一個商品推銷員要去若干個(n)城市推銷商品,該推銷員從一個城市出發(fā),需要經(jīng)過所有城市后,回到出發(fā)地,應如何選擇行進路線,才能使總的行程最短。初看起來很簡單,窮舉所有可能性的路線,選擇最短的那個,對于n很小的情況,小朋友都能夠理解,也很容易;但對于n比較大的情況,窮舉遍歷法就不可行了。

這是一個普通人都能秒懂的問題,卻也是至今仍未被完全解決的數(shù)學和計算機界難題。除此之外,還有背包問題,匹配問題,排序問題等等,如果誰能夠想清楚這些問題,那數(shù)學思維能力應該是杠杠的。

03

組合最優(yōu)化——AI的引擎

AI是個很熱的話題。一方面,最優(yōu)化可以說是AI的引擎,AI問題幾乎都能轉(zhuǎn)化為求解能量/損失函數(shù)的優(yōu)化問題,AI模型訓練的過程就是以損失函數(shù)最小化為目標,采用梯度下降的方法不斷更新模型參數(shù)的過程;

另外一方面,AI深度學習和強化學習技術也為求解組合最優(yōu)化問題提供了新思路,即組合最優(yōu)化的序列決策可以由深度學習或強化學習來替代,求解組合最優(yōu)化的經(jīng)典算法可以由強化學習幫助指導算法策略,甚至已經(jīng)有了專為組合最優(yōu)化求解而誕生的神經(jīng)網(wǎng)絡Pointer Network。

04

掌握組合最優(yōu)化,讓生活和工作乘風破浪

組合最優(yōu)化是一門應用廣泛、實用性很強的學科,也是一種可以改善生活、提高工作效率的有力工具。

例如,在理財投資中,如何進行投資組合才可以實現(xiàn)收益最大化;在芯片設計過程中,一個計算機芯片需要多少層才能使得同一層的線路互不相交;在運輸調(diào)度領域,采用什么樣的列車調(diào)度方案可以最大化整個鐵路系統(tǒng)的運行效率;在城建規(guī)劃中,如何安排工廠、超市、住宅、學校、醫(yī)院等單位的布局,才能有利于城市的平衡發(fā)展;在生產(chǎn)計劃安排中,采用什么樣的方案才可以實現(xiàn)利潤最大化。

大到國家政策,中到企業(yè)戰(zhàn)略,小到個人選擇都或多或少地涉及到組合最優(yōu)化。甚至可以說,我們的生活和工作一直在潛意識地進行著最優(yōu)化組合求解,系統(tǒng)的學習和訓練會讓這個過程更高效便捷。

05

我是一名工程師,在博世有哪些工程項目會用到組合最優(yōu)化?

目前博世正在如火如荼地進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型探索,生產(chǎn)部門有大量的場景和數(shù)據(jù)等待挖掘,比如產(chǎn)線合理排班,貼片機貼片順序等都有可能涉及到組合最優(yōu)化。

而工程部的業(yè)務主要是跟設計相關的,比如說PCB的布局與布線設計,機械結(jié)構(gòu)件的設計等等。這些設計工作嚴重依賴工程師的經(jīng)驗,似乎很難進行數(shù)字化優(yōu)化。設計工作就是在滿足一定約束條件下,設計完成某些功能的過程,對這進行高度抽象,不就是組合最優(yōu)化問題嗎?

在PCB板設計結(jié)束后,要對板子上的某些元器件進行保護層設計和保護層噴涂。目前設計依賴設計工程師的設計經(jīng)驗,噴涂路徑依賴產(chǎn)線工程師的經(jīng)驗及其反復調(diào)試,其缺點是依賴專家經(jīng)驗,項目周期長。

如果能根據(jù)組合最優(yōu)化原理開發(fā)一種PCB元器件保護層自動設計軟件,幫助設計工程師優(yōu)化保護層設計,幫助產(chǎn)線工程師優(yōu)化噴涂路徑,提升工作效率,那將是極好的。

于是我們有了下圖設計:

通過使用我們提供的自動化設計軟件,項目的交付時間將縮短85%以上。這可以看作是數(shù)字化過程中典型的案例,利用組合最優(yōu)化技術極大地提升了設計人員的工作效率,也提升了噴涂的生產(chǎn)效率。

除此之外,還有PCB的設計工作,如何借助組合最優(yōu)化及AI技術幫助PCB設計工程師快速布線和布局是一個有意義但極具挑戰(zhàn)性的問題,這也很值得探索。

總之,組合最優(yōu)化涉及到我們生活的各個方面,掌握組合最優(yōu)化不僅使我們能玩好魔方,而且能豐富我們的生活和工作的思路,更能直接提升工程師的工作效率。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:揭秘組合最優(yōu)化——從魔方到工程設計

文章出處:【微信號:AE_China_10,微信公眾號:博世汽車電子事業(yè)部】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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