人類的規劃能力有多強大？

本文章譯自OptaPlanner官網上，Geoffrey De Smet先生的博文，連接以下：

https://www.optaplanner.org/blog/2015/06/03/HowGoodAreHumanPlanners.html​www.optaplanner.org

 

在規劃方面，咱們人類比機器（計算機）更強嗎？或者說，自動規劃技術能擊敗人類嗎？我與一組軟件工程師作了一個實驗，結果以下。

實驗方法

　　我讓參與者手動解決一個簡單的規劃問題，向他們講解規劃優化的難度。我給了他們一個旅行商問題(TSP),以下圖。讓他們鏈接圖上全部點，以找出最短連通路徑，並回到原點。

　　參與者們笑了，他們說這不是一場小孩遊戲嗎？沒錯，除了每一個點沒有編號以外，你也不是在點上找米老鼠（也沒有特定的鏈接要求）。

　　在紙上計算旅行距離是不現實的，所以，他們基於OptaPlanner中的TSP示例，來研究他們本身的訪問方案（即鏈接方案），以便自動計算路線間的距離。讀者也能夠本身在TSP示例中嘗試一下這個方法，在那個示例中，你用鼠標右鍵點擊一下界面，就能夠增長一個點了。

　　他們首次最佳的嘗試，30分鐘時間內的方案被記錄下來（以下圖），這是咱們但願獲得的最優方案了。最終獲得的旅行方案是-674分，也就是說獲得的最佳方案，其旅行距離是674.

結果

　　人能夠找到約對最優解，包括我在內，大部分人甚至鏈接接近絕對最優解都找不到。結果以下表：

　　平均上，人類能夠找到的最佳路徑相對最絕對最佳路徑差了9%,若將其反映到實際的車輛運行路線規劃工做中，意味着須要多花費9%的時間和油料來完成對全部地點的遊歷。這是至關高的代價。

這僅僅是一個只有一個約束條件的簡單路線規劃問題，而在現實世界中，還須要將其它的約束條件考慮進行，例如車輛的運量，現實公路網絡限制及一些個性化的業務約束。這些約束將會造成一個更爲複雜的問題。

如下是個別狀況的規則結果：

31我的工規劃結果

　　能夠看到，最佳的一我的工規劃中的最佳結果，比絕對最優解只差了0.3%,這是一個至關好的結果。若是我沒記錯的話，他花了越過30分鐘才能找到這個最佳解。這是一個規劃水平的體現，仍是運氣使然？仍是二者結合的結果？結果排行第二的最佳結果，比絕對最佳解差了2%.

　　經過使用自動規劃引擎，例如OptaPlanner, 咱們能夠在更短的時候內擊敗人類，能夠處理更多的約束和更大的數據值（即處理更多城市的TSP問題）。這是否意味着咱們的規劃工做，能夠擺脫規劃人員而自動進行？

咱們還須要規劃人員嗎？

　　咱們仍然須要人工規劃，須要規劃人員，但並非用於尋找最優解，而是用來定義尋找什麼解。搜索引擎，例如Google能夠搜索Web的內容，但它須要人們指定它須要搜索什麼信息。相似地，一個自動求解器(包括OptaPlanner）能夠優化一個規劃工做，但其前提是須要人們告訴它應該優化些什麼東西。

　　在一個非凡的企業裏，定義什麼業務須要或想要優化，並不是易事。這項工做包含大量部門間溝通，業務約束調整等內容。咱們仍然須要規劃師，由於，隨着業務的變化(市場變化，勞工法律變化等引發的業務變化），這些業務約束也需隨之改變。同時，咱們也須要人工規劃師來監控自動規劃程序，給程序輸入數據並覈驗規劃結果。此外，人們還需保持對規劃程的控制。

　　但咱們自問一下，如下兩個競爭者，誰能更有機會贏得最終知識測驗？

• 地球上最聰明的人。
• 一個平均水平，但能夠訪問互聯網和維基百科的畢業生。

　　一樣地，若是從兩我的中選一個，你但願誰在你的組織中作規劃優化的工做？一個能夠將自動規劃引擎做爲輔助工具，而別一我的則沒有此工具。

 

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