靠譜的****框優(yōu)化，現(xiàn)已經(jīng)服務(wù)于上千家大中小型企業(yè)，受到業(yè)界的一致好評。

用戶將不再需要依賴其他輔助技術(shù)或他人的幫助來重新啟動語音訪問。如果語音訪問因崩潰而自動重啟，我們將在語音訪問重啟后更方便地報告這些崩潰，以便團隊進行和修復。微軟推出了新語音命令，可以直接在 Windows 搜索中進行搜索，可以說：Search xxxSearch Windows for xxxSearch for xxx國內(nèi)用戶如果啟用 Nearby Sharing，如果 WLAN 和藍牙處于禁用狀態(tài)，用戶會收到通知，要求打開上述兩個選項。這主要是因為 Nearby Sharing 需要啟用 WLAN 和藍牙。

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學術(shù)研究領(lǐng)域有很多經(jīng)典的優(yōu)化問題（如旅行商問題TSP、裝箱問題BP、車輛路徑問題VRP等），它們的決策變量、優(yōu)化目標和約束條件往往非常明確、簡單。這在學術(shù)研究中是很必要的，因為它簡化了問題，讓研究者把精力放在如何設(shè)計算法上。然而，由于實際工業(yè)場景的復雜性，絕大部分實際場景的決策優(yōu)化問題很難描述的如此簡單，此時，如果不仔細分析實際業(yè)務(wù)過程特點而錯誤地建立了和實際場景不符的模型，自然會造成我們獲得的所謂“優(yōu)解”應(yīng)用于實際后也會“水土不服”，后被大量抱怨甚至拋棄。所以我們說，準確建模是實際決策優(yōu)化項目的步，也是關(guān)鍵的一步。

第個思路是跨學科結(jié)合。訂單分配問題在業(yè)內(nèi)有兩類方法，類方法是把訂單分配問題轉(zhuǎn)換成圖論中的分圖匹配問題來解決。但是由于標準的分圖匹配問題中，一個人只能被分配一項任務(wù)，所以常用的一個方法是先對訂單進行打包，將可以由一個人完成的多個訂單組成一個任務(wù)，再使用分圖匹配算法（匈牙利算法、KM 算法）來解決。這種做法是一個不錯的近似方案，優(yōu)點是實現(xiàn)簡單計算速度快，但它的缺點是會損失一部分滿意解。第類方法是直接采用個性化的算法進行訂單分配方案的優(yōu)化，優(yōu)點是不損失獲得滿意解的可能性，但實際做起來難度較大。我們結(jié)合領(lǐng)域知識、優(yōu)化算法、機器學習策略以及相關(guān)圖論算法，基于分解協(xié)調(diào)思想，設(shè)計了騎手路徑優(yōu)化算法和訂單分配優(yōu)化算法。進一步，我們利用強化學習的思想，引入了離線學習和在線優(yōu)化相結(jié)合的機制，離線學習得到策略模型，在線通過策略迭代，不斷尋求更優(yōu)解。通過不斷地改進算法，在耗時下降的同時，算法的優(yōu)化效果提升50%以上。

項目情況：崇左醫(yī)院EPC項目，概算控制+清單計價。優(yōu)化初衷：該項目存在分項工程為暫估價且占比較大，為防范后期暫估價部分超概，需占用其他概算份額，在前期需要對做設(shè)計優(yōu)減，以降低造價為出發(fā)點。優(yōu)化方向：項目生活排水系統(tǒng)原設(shè)計均采用機制離心鑄鐵管，w型連接。溝通運作思路：與設(shè)計院溝通，在合規(guī)的前提下進行管材調(diào)整，沒有設(shè)計風險，同時降低造價。項目案例——一設(shè)備分某機場項目