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概覽

近日，阿里云數(shù)智服務創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽——服務調(diào)度比賽圓滿舉行。由華中科技大學管理學院秦虎教授擔任指導老師，WEsharp團隊成員鄧發(fā)珩（隊長）、周航和華中科技大學李紀柳、李濤，南京大學蔡磊同學組成的“都是靚仔哦”隊在大賽中過關斬將，最終從1381支隊伍中脫穎而出，取得總分第八名的好成績。

介紹

賽題背景

阿里云為全球眾多的企業(yè)、政府機構和開發(fā)者們提供了全周期的技術服務，除了龐大的服務體量，還有巨大差異化的地域和語言、多樣的客戶問題、復雜的服務場景及各有所長的技術人員等問題，海量的客戶技術問題（下以 “任務” 代稱）如何分派到指定的阿里云服務技術專家是一個 NP-hard 的難題。

隨著阿里云產(chǎn)品體系和客戶群體的不斷壯大，調(diào)度環(huán)境也日益復雜、任務數(shù)量也與日俱增，傳統(tǒng)基于規(guī)則的調(diào)度方案無法滿足需要，部分技術專家反饋會有派遣任務不均和連續(xù)分派任務的場景（例如：部分技術專家過去半年的分派任務量是別人的二倍），因此亟需一套能夠均衡調(diào)度成本和調(diào)度效率的任務調(diào)度系統(tǒng)，提升客戶問題的流轉(zhuǎn)效率，優(yōu)化客戶服務體驗。在調(diào)度過程中，配合可視化技術，能直觀反映當前調(diào)度狀態(tài)和調(diào)度結(jié)果，為后續(xù)服務調(diào)度提供參考。

近年來，運籌學、應用數(shù)學（排隊論）、強化學習、供應鏈管理等不同領域的高速發(fā)展為解決此類問題提供了全新的思路。

“都是靚仔哦”隊由華中科技大學管理學院秦虎教授擔任指導老師，隊伍在比賽過程中從傳統(tǒng)運籌優(yōu)化算法出發(fā)，嘗試包括遺傳算法、自適應大鄰域搜索算法、禁忌搜索算法等多種啟發(fā)式算法框架，最終設計出一套以禁忌搜索算法為主體的兩階段啟發(fā)式算法，針對該賽題有較好的求解效果。

結(jié)語

小編寄語

WESharp團隊的兩位成員鄧發(fā)珩（隊長）、周航參與了本次比賽，分別針對賽題設計了相應的算法，并通過編程實現(xiàn)完整算法。WESharp團隊在2020年期間還曾參與過“中國大學生服務外包大賽”、“電子商務大賽”（可點擊）等多項比賽。相較于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)類比賽，算法大賽對算法性能要求更高。同時我們也意識到，相較于機器學習等新興方法，傳統(tǒng)運籌優(yōu)化算法仍然有獨特的優(yōu)勢。經(jīng)過多次的比賽鍛煉，我們清楚的意識到目前智能配送算法的高需求，并且收獲了很多實際開發(fā)、算法設計的經(jīng)驗。