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  叶荫宇:运筹学在日常生活中的应用十分广泛。如每个人常用的导航软件,卫星定位只能提供实时的位置信息,但为用户规划出合理出行路线的是运筹学。而在现代工业生产中,生产力获得极大发展,产量大大提升,同时个性化、定制化需求越来越大,合理安排工业生产也是运筹学思想的体现。在物流领域,由于现实中如天气变化、道路维修等不可控因素极多,往往不能按照理想的规划进行物流运输,这就需要运用运筹学建立合理的仓储点、运输线,保证供应链各环节的紧密衔接。而人们日常出行乘坐的航班、铁路,涉及复杂的航线、铁路线路规划,一天中需要规划成百上千航班、铁路班次的运行时间,都需要运筹学一一解决。

  1982年初到美国时,我的两个求学方向就是人工智能(AI)与运筹学(OR)。当时我的导师给我们布置任务,构建一个中医的专家系统,其中包括了专家的信息以及中医诊断的方法。那时,互联网还没有出现,构建这样一个系统只能依靠不断地寻访。我们遇到了很多问题,最突出的问题就是,一些中医的诊断方法对于“量”的定义十分模糊,如出现很多“适量”“少许”等字样。我觉得这可能是经验使然,在专家的脑中,“适量”等词汇应是“量化”的结果,但对于外人而言,是难以捉摸的。所以在当时的条件下,构造这样一个系统,数据是不够的。但恰恰是遇到了这些问题,使我对“量化”产生了兴趣,从而投身运筹学的研究。

  十二届四川省委科技委员会第一次会议,有多个重要议题,包括“学习中央科技委员会有关会议精神”“审议《省委科技委员会工作规则》等文件”。

三是聚焦社区,加快构建社区老年人一站式服务网络。老年人需要服务的时候,应该在家门口一站式解决,无论是吃饭、购物、社交、娱乐、康复、护理还是配药。这方面已经有很好的探索,还需要进一步鼓励社会力量在老年人聚集的区域构建连锁化、品牌化的综合服务网点。很多老年人商品没有很好的投放渠道,或者渠道费用高,建设这样的网络不仅能满足老年人的需要,也为企业找到对接平台。

  叶荫宇:我认为二者各有千秋。相比于人工智能,运筹学的显著优点是:设计一种算法无需真实数据参与,可将问题和数据抽象化,完全不会影响运筹学的优化过程。就如同往一个背包里放不同价值、不同种类的物品,人工智能需要了解这些物品具体为何、价值几何从而给出解决方法,而运筹学的优化是给出一种最优算法,无论放进去什么样的物品,都能根据算法找出最优解,通俗来讲,就是以不变应万变,以“一”对“无穷”。

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