优化算法应用：别拿教科书公式套业务，大部分坑都是这么踩的

上个月跟老陈吃饭，他在美团做了五年骑手路径优化，吐了一肚子苦水。说刚入职那会，天天跟论文较劲，就想把TSP问题的解准确率再提一个百分点，结果好不容易做出来，上线一测，骑手反而投诉更多了。

为啥？你算出来的最优路径，没把“骑手正在送的三个单还有十分钟超时”这个约束算进去啊。

纸上谈兵谁不会啊。拿到业务里全乱套。

别把优化算法当数学题，业务里从来没有完美解

很多学运筹学的朋友刚进行业，开口就是凸优化，闭口就是全局最优，说得头头是道。一碰到实际问题就懵。

优化算法应用的核心，从来不是找数学上的最优解，是找约束条件下能落地的满意解。

就说路径优化这件事，你算一个区域所有骑手的最优路径，要跑多久？放在服务器上算半小时，用户早就退单了。现在用的方案是什么？先分块，把一个城市切成几平方公里的小区域，每个区域里用启发式算法算，十分钟出结果压缩到一百毫秒，误差只涨了不到三个点，这不比完美解香？

不止互联网，制造业更夸张。去年我接触一个做汽车零部件的工厂，老板花两百万上了智能排产系统，用的都是最前沿的优化算法，结果老班长一句话就给干趴下了：“这个排出来的单，我们机床今天要换三次模，每次换模要一个半小时，原来一天产八百件，现在只能产五百件，你这优化优化的越优越差？”

为啥？算法没把换模时间的人工约束算进去啊。它只追求订单交付最早，不管你生产线换模成本。说白了，数学题有固定的约束条件，业务的约束条件，是活的，是藏在老员工脑子里的，你不挖出来，算法再牛也白搭。

现在优化算法应用最落地的几个新方向

说实话，这两年优化算法不是只停留在运筹学实验室里，各行各业真的出真金白银的成果，我随便说几个你就懂了。

第一个，智能制造的排产和能耗优化。现在国内很多千亿级的制造集团，都在投这个，钢铁厂高炉的配料优化，用优化算法调，一顿钢能省个几块钱成本，一天产几万吨，一年下来就是几个亿的利润。你没听错，就是几块钱一吨，堆起来就是天文数字。

第二个，大模型的推理和部署优化。现在大模型火成这样，很多公司想做私有化部署，原来一块A100只能跑两个13B模型，用优化算法做结构化剪枝加上量化，能跑五个，精度掉的不到一个点，直接省下几十万的硬件成本，这谁不心动？

现在大模型拼到最后，本质就是拼优化算法的落地能力，谁能把成本降下来，谁就能活到最后。

第三个，新能源的出力优化。光伏电站，你预测明天的发电功率，准一度不准一度，差的就是真金白银，并网调度考核罚起来一次就是几万，现在用优化算法结合气象数据预测，准确率能提十个点以上，一年一个中型电站多赚几十万没问题。

不过话说回来，这些方向看着热，真能做成的公司没几家，大部分都是拿着概念骗经费的。

做优化算法应用，最容易踩的三个坑

我接触过不下二十个优化算法的落地项目，成的不到五个，踩的坑大同小异，我给你捋捋。

第一个坑，执着于全局最优，忽略实时性约束。刚才说的路径优化就是例子，很多算法上来就全局优化，算出来的结果确实好，但是跑一次要十分钟，业务根本等不了，再好的结果也没用。很多项目就是死在这一步。

第二个坑，优化目标和业务目标不对齐。你优化的是算法的准确率，业务要的是利润提升，这不扯吗？之前我认识一个做广告优化的团队，他们优化的目标是点击率，花了半年时间把点击率提了两个点，上线一算，整体收入反而降了七个点，为啥？为了点击率，算法都推低价的流量广告，高价的品牌广告反而没曝光，你说冤不冤？

第三个坑，一味追新，看不起传统启发式算法。现在张口就是Transformer，就是用大模型优化，好像不用AI就不是先进方案。说实话，大部分中小业务场景，启发式算法加少量机器学习调参，效果比纯大模型优化好太多，成本只有十分之一，为啥非要追新？

对吧，你开个十家店的连锁餐饮，做排程优化，用个遗传算法调参足够了，犯得着上大模型吗？

你说优化算法应用未来怎么样？我觉得啊，越来越多的行业会从“做概念”转到“赚实钱”，毕竟，能帮业务省钱赚钱的算法，才是真的好算法。

别的都是虚的。