几年前的 O2O 浪潮过后，近来大型生鲜超市、无人便利店以及办公室零食架等行业再次成为资本关注的热点。而这一波「新零售」公司与此前只知道烧钱地推的 O2O 公司的不同之处在于，他们早已经了解以数据指导公司的精细化运营。而在运营过程中，利用运筹学对供应链进行优化，提高整个生产、物流和销售的效率，则成为一个秘密武器。

近日，专注数据分析和供应链优化的杉数科技公司联合上海财经大学，宣布成立我国第一个开源优化算法求解器 LEAVES 项目组，并开放第一版求解器软件的下载。在整个运筹学流程中，求解器可以说是重中之重，作为顺丰、滴滴等企业提供优化服务的公司，现在要将求解器开源免费给全世界使用，他们是怎么想的？

对于求解，学过数学的人们应该都知道，我们做的二元一次方程，就是一个求解的过程。而对于运筹学来说，求解器的本质是使用算法对问题进行分析并提供解决方案的一个软件。我们将一些条件和变量放入求解器中，希望求解出当各种变量为何值时，能够让一个数值（在商业领域通常是利润）最大化。当然，由于实际情况中各种变量多，数据规模也十分巨大，所以求解器所使用的算法要比我们了解的二元一次方程复杂很多。

从求解器的性质来看，从各个过程获得的数据将最终放入求解器进行处理，也证明它在整个数据分析和优化领域处于非常重要的位置。目前全球的求解器可以分为两类，一类是商业求解器，出名的有 IBM 公司的 Cplex 和 Gurobi 等产品；另一类是偏科研的开源求解器，知名的有 COIN-OR 教育基金会开发维护的 COIN 求解器，以及由德国柏林自由大学 ZIB 小组开发的 SCIP 等。

在使用上，两类求解器也各有利弊。开源求解器虽然免费，但是在解决问题的效率上和商业类求解器依然有较大差距。而商业类求解器虽然效率很高，但是收费高昂。以美国的 Gurobi 求解器为例，其使用许可证售价达 14 万人民币/台电脑，而要进行大规模运算则需要数十台上百台，成本很高。同时，商业类求解器还有一个问题，就是进行程序封装后，用户不能根据自己的问题，调整求解器的代码，进行二次开发。

斯坦福大学管理科学与工程系讲席教授、杉数科技首席科学顾问叶荫宇教授是本次开源求解器 LEAVES 项目的发起者。一切要回到 2013 年，当时叶教授为中国国家电网探索全国电力的实时调度和匹配问题。解决方案中，在处理大规模优化算法时采用的是国外公司的求解器，这些求解器的源代码被封装，很难根据国家电网的特点做针对性改良加速。遇到这样的问题，叶荫宇教授也下决心要做出属于中国自己的优化算法求解器。

同时，在数据安全问题日益凸显的当下，像中国电网这样的敏感数据，如果使用国外公司的商业求解器来进行处理，难免会产生安全问题，这也是国内学者开发属于自己的优化算法求解器的重要动力之一。

但是，优化算法求解器的开发并不是一个简单的事情。目前主流的美国商业求解器，也是 IBM 等公司在上世纪聚集了一大批运筹学、数学以及软件顶尖专家，砸下高昂成本才开发出来的。LEAVES 求解器项目组成员邓琪表示，求解器需要开发人员不仅能写代码，同时要在运筹学和数学方面也有一定造诣，但由于在国内具有多种技能的复合型人才不多见，所以求解器项目所需的人才比较难找，这也是为什么杉数科技和上海财经大学一定要将 LEAVES 项目进行开源，去吸引更多国内外的人才加入。

作为 LEAVES 开源求解器项目的发起方之一，杉数科技此前曾为顺丰、滴滴等公司定制优化服务，此次将 LEAVES 求解器进行开源，可以说是把公司的核心科技之一免费交给了全球的公司（甚至竞争对手）。理论上，一个拥有较大技术团队的公司，都可以下载 LEAVES 求解器，将其修改成适合自己领域问题的优化算法求解器。

杉数科技 CEO 罗小渠坦言开源这一举动「给公司一定的压力」，不过他也认为，通过 LEAVES 开源项目，能够让更多公司了解到杉数科技在做的事情，同时，有更多的公司加入到项目中，也会让开源优化求解器这个项目更成功，「生态如果成功，对生态构建者也有很大的价值。」罗小渠说道。

除了杉数科技和上海财经大学，LEAVES 项目也汇集了来自中国科学院、北大国际数学中心等在运筹学领域有专长的学术机构专家参与共建。另外，零售和物流领域的公司如京东、永辉等也是项目的合作伙伴。罗小渠表示，大型商业机构的加入，能够为求解器提供更多使用场景和数据，促进求解器的研发进程。

随着 5G 等新型网络技术的不断发展，未来我们将很快从移动互联网时代过渡到物联网时代，届时包括物流和零售等各个领域的数据都将呈指数级上升，而数据环境的变化也会对求解器提出更高的要求。为了在物联网时代，让需要的公司能够使用自己国家研发的求解器，LEAVES 项目需要更多的合作伙伴加入其中，共同推动中国自主开源求解器的发展。

图片来源：杉数科技