深度讲解社群玩法和副业变现（活动运筹微信学术群群友交流精华语录第三期）

文章作者：张宁

责任编辑：张宁

运筹学爱好者快点看过来在这里一定会有你所感兴趣的话题，让你茅塞顿开。

在学习运筹学过程中遇到问题的小伙伴也要看过来在这里你一定会有所收获。

这里还有大牛经典语录以及学界、业界前沿动态定会让你满载而归。

随着微信学术群的发展与壮大，越来越多的各界OR从业者和爱好者也加入进来，与大家一起聊学术和技术，为大家带来了很多经典的、实用的想法与建议；也会跟大家闲聊一些名人轶事，带大家在轻松的氛围里长知识。

截止现在，我们的微信学术群已经有10个，共计3500 人，群成员为全球华人Operations Research, Optimization, O.M., I.E., SCM，Data Scientist，Machine Learning， Computer Vision等方向的researchers，包括常青藤教授，各大Top互联网公司大佬，世界各地知名大学OR相关的硕博，加群方式详见文章底部。

前几期的群友交流精华语录受到了大家广泛的关注与好评，我们会为大家持续整理微信学术群中的精华语录，请持续关注我们公众号，会不定期举行各种活动哦！

由于微信学术群有很多学界和业界大佬参与，因此我们在文末做了一个关于群聊语录称呼是否匿名的投票，希望大家参与给我们反馈意见。也希望大家对【活动】板块提出宝贵的意见，让我们为大家提供更优质的学习交流平台。

下面就来看看我们第三期是整理了哪些话题吧

2018年8月6日 航路路径优化算法

（出自微信群：【2】Global O.R./OM/IE Community）

XX-香港理工-航空优化撸棒性：各位好，想请教一下算法的问题。我最近在做一个alternate paths model，简单来说就是在一个 network model 复数的agents由node 0走到node n 1，要考虑的是node之间的移动时间、node上的防撞以及考虑Alternate paths，大概就是每一个agents只能走某几条路线

p=(0, u,..., n-1, n 1)。

这个模型是不是用BD去解，generate的cuts是否会很差？最主要是MP考虑选path，SP是计算总移动时间。

XX-筑波大学-网络流优化：@XX-香港理工-航空优化撸棒性 我做过一点频谱防冲突的问题。可以用顶点着色的变种算法解决。也涉及k-candidate path。您可以了解一下，非专业领域，仅供参考。您可以把频谱概念替换成时间概念，把频谱域不冲突替换为时间轴不冲突。

XX-湖南大学-图的3-着色：路径规划问题可以规约为图着色问题，小规模的有多项式时间算法。

XX-浙大-运筹：图着色问题不是NP问题吗？

XX-湖南大学-图的3-着色：@XX-浙大-运筹 是，但在阶数足够小是有多项式时间算法的。阶数大的我不太清楚。

XX-浙大-运筹：刚查了下，学到了！

XX-香港理工-航空优化撸棒性：我的是做航路路径优化，一直找不到可用的算法，还要考虑航路移动时间的不确定性。

XX-MIT-OM&ML： https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/trsc.2015.0657?journalCode=trsc

@XX-香港理工-航空优化撸棒性不过估计你也看过了。

XX-MIT：大神你涉猎范围够广的。

XX-香港理工-航空优化撸棒性：虽然我準備做的跟这篇不太像，可是是好文章，值得拜读感恩。

XX-杉树科技：可以去看我师兄eric delage的一系列robust的论文，有一整套方法论体系，应该有几篇提到了fleet assignment之类的应用，可能对你也有用处。那是我们当年给波音做了大概七年的一个项目，里边很多地方涉及到航路，也涉及到鲁棒性。

2018年8月9日 绝对约束改写可违背约束

（出自微信群： Global O.R. Optim PhD Community）

XX-中科院-全局优化：请教一个问题，需要把绝对的约束改为可违背的约束，最小化被违背的约束数量，哪种formulation最有效？

例如，硬约束为a>=1，

【方案一】取新的连续变量b，将原来的约束改为a b >=1, 最小化b。

【方案二】取整数变量c，令a bigM*c>=1，最小化c。

如果主要考虑效率，方案一更好还是方案二呢？

XX-海德堡-组合优化AI：方案一貌似不能满足？

XX-中科院-全局优化：要是没有别的约束打扰，应该可以吧。

XX-河海-Bath-电力系统：方案一是要用1范数逼近0范数吧？不是说有McCormick方法可以用整数变量给出紧的约束嘛？据说比BigM好。

XX-中科院-全局优化： 我水平有限，没懂您说的东西…. 但是第一个看起来数学上更好看吧。

XX-河海-Bath-电力系统：第一个有明显的误差。因为你要的是数量嘛，这个数量是整数变量，用连续变量估计整数变量存在理论建模上的GAP。

XX-中科院-全局优化：对，第二个物理意义更明确。

XX-河海-Bath-电力系统：用整数变量的话，GAP是在问题求解上。

XX-中科院-全局优化：可是第一个避免引入整数变量了，理论上是不是更快呢？

XX-河海-Bath-电力系统：是会更快。但是怎么说呢，这个问题上我们要的是整数结果，而不是连续结果。用连续变量建模相当于把松弛做到了模型里，用整数变量建模则是在求解时松弛。

XX-中科院-全局优化：bigM=1就两个公式很接近了。

XX-河海-Bath-电力系统：是会很接近的，工程上就看具体情况和需求吧。数学上的话，得先把离散和连续的gap抹平再说。

2018年8月12日 地下商业地铁口内涝------止水板优化问题

（出自微信群 ：Global SCM/MIS/Logistic Com.）

XX-you：请教个问题，各位所在的城市，城市内涝严重么，地铁方面有什么挡水的措施么。

XX-海德堡-组合优化AI：大阪有内涝？

XX-you：有啊，就是大型的地铁口联通着地下商业设施，突然暴雨，需要有人去设置止水板。这是个最优化问题。

XX-海德堡-组合优化AI：有意思。

XX-you：因为我们研究室有人已经做出这个了，想看看有没有其他城市会遇到这种问题，可大面积应用。因为有些地方地下入口挺多的，既要考虑空间人员的移动，还要考虑时间的变化。

XX-UM-Phd-数据挖掘&群智能优化：这还真是运筹学解决的问题。

XX-you：很实际的问题

2018年8月14日 运筹学会议参会和funding资助

（出自微信群：【3】Global O.R./OM/IE Community）

XX-华北电力大学-技术经济：请问大家如果被邀请去参加 informs annual meeting 的演讲，大概是什么样子啊？求大神分享经验。

XX-海德堡-组合优化AI：@XX-华北电力大学-技术经济 准备好slides，去做报告呗。informs有资助么？siam一般会有。

XX-华北电力大学-技术经济：好慌！还属于海洋浮游生物阶段。

XX-CQU-智能调度与数据挖掘：还是很厉害的。

XX-华北电力大学-技术经济：那个是不是投了 就能中啊。。。

XX-清华IE-OM：NFORMS投稿一般是的。

XX-ks-y：会议的话应该不难吧。

XX-华北电力大学-技术经济：那如果来不及去，可以发邮件说不去吗。他直接把那个panel的时间安排之类的都发给我了。

XX-杉树科技：如果没确认就可以不去，现在Program都出来了，可以查查看你是不是在里面。

XX-华北电力大学-技术经济：在里边了。。。我都看到时间表了。

XX-杉树科技：在的话做个slides，找个朋友替你讲讲。

XX-清华大学-医疗：再不济录个讲的视频也可以。

XX-华北电力大学-技术经济：这样都可以啊，人就不去啦。

XX-清华大学-医疗：当然能去就去！

XX-ks-y：为啥不去啊？

XX-华北电力大学-技术经济：感觉水平太菜 而且那段时间应该有一堆考试。。所以我有点纠结了。

XX-海德堡-组合优化AI：大家会议演讲都大胆申请，基本上都会中，有些还有funding。我有篇文章汇总了有funding的会议，可以搜一下。

XX-华北电力大学-技术经济：我看了一圈您的文章，就是在知乎上知道这个会议的。

XX-海德堡-组合优化AI：我去过的至少有mip，siam opt，国际工业与应用数学大会，都给我funding了。还有一些summer school。 欢迎关注分享哈哈，广而告之

XX-ks-y：学校给报销么？

XX-海德堡-组合优化AI：我当时玛丽居里经费很足(每月1500欧)，会议的funding随手申的。

XX-华北电力大学-技术经济：老师还没回复我，就说先看看。

XX-海德堡-组合优化AI：@XX-华北电力大学-技术经济 学校层面也可以申请一下。

XX-华北电力大学-技术经济：院系里面么？

XX-ks-y：我们是除了教授的研究经费外，学校最多给报不到10000rmb。

2018年8月15日 线性规划里的nondegenerate

（出自微信群： Global O.R. Optim PhD Community）

XX-中科院-全局优化：

XX: 请问线性规划里的nondegenerate是什么意思？

XX-北大-通信：BFS恰好满足n个方程。

XX-中科院-全局优化：BFS是指？

XX-北大-通信：BFS basis feasible solution。几何上，就是n维空间里恰好n个超平面，而不是更多超平面有一个共同交点。

XX-澳洲国立-优化系统平台：就是在顶点的解不在非顶点的边界。

XX-北大-通信：BFS就是顶点解，这是很多个超平面的交点。

XX-澳洲国立-优化系统平台：不需要纠结太深，除非写论文里头遇到这个，一般开发solver的时候需要考虑到这个问题。。

XX-北大-通信：以2维为例，退化情况是指3条线或更多，通过同一个顶点。

XX-澳洲国立-优化系统平台：sorry 我说错了。。（https://www.linearprogramming.info/what-is-a-degenerate-optimal-solution-in-linear-programming/）

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