日前，上海杉数科技研发的线性规划求解器在知名第三方测评网站亚利桑那大学米特尔曼教授的测试集上位列第一，这是我国第一个自主研发的商业级别求解器。

对于求解器，很多人都很陌生。其实，求解器就像是运筹学里的“芯片”，绝大多数复杂系统的决策问题都需要用到数学规划求解器，来寻求最优化解决方案。比如，几百家便利店应该如何选址，才能覆盖尽可能多的人口？几百个物流机器人的行进路线该如何设计，才能效率最高又不发生碰撞？问题求解规模越大，就越依赖求解器，因此物流交通、电网、航空、金融等行业中有大量核心算法高度依赖求解器这一“黑匣子”算法，但目前的高精度求解器仍依赖进口。

如何在短短数年间跻身世界顶尖商业求解器之列？解放日报·上观新闻日前采访了杉数科技的联合创始人、首席科学官葛冬冬，他还有一个身份是上海财经大学交叉科学研究院院长。

助力300多家永辉便利店覆盖上海大半数人口

就在不久前，国家电网与杉数科技进行了接洽，达成了合作意向。“美国电网从几十年前就开始用数学模型结合求解器来解决运筹难题了。”葛冬冬告诉解放日报·上观新闻记者。

2009年，葛冬冬获斯坦福大学运筹学博士学位后回国工作。他的导师叶荫宇教授是冯·诺依曼奖至今唯一的华人获奖者。在一次谈话中，叶荫宇教授鼓励葛冬冬要做出中国人自己的求解器。葛冬冬团队在上海财经大学做出了第一个开源求解器，他们研发的求解器有一个很有寓意的名字LEAVES（叶子），一向叶教授致敬，二取叶子复数之含义，并行计算之意。LEVAES对小规模问题表现不错，架构也比较稳定，但是性能无法和商业求解器相比。研发过程中，葛冬冬感觉需要借助资本力量来推进。于是，自杉数科技2016年成立起，目标就是提供国产化求解器和运筹学解决方案，四位联合创始人都是毕业于斯坦福大学的博士。

5G基站信号可以动态、实时、高效、智能地覆盖用户，因此需要根据用户的需求追踪和预测，进行实时调整，背后的算法涉及到物理定律和复杂不连续系统，一直是国际上的技术难点。在杉数科技帮助下，某科技公司设计了一套独有的算法，使得效率大为提升。

便利店该如何选址？仅仅看人群热力图是不够的。杉数科技引入了运筹学的全局优化模型，并用求解器作为核心引擎进行计算，助力300多家永辉便利店覆盖了上海大半数人口。

滴滴打车很早就做到了全空间的优化分单系统，后来系统升级，把时间轴拉进来，与杉数科技合作，考虑到未来几个小时内的全局优化，提供了新的解决问题逻辑和框架，虽然分配给某位乘客的不一定是距离最近的司机，但对于全城的打车需求做到了削峰填谷，是更大程度的优化。

救护车调度和航班规划，都可转化为数学模型求解

今年5月，世界知名求解器公测平台米特尔曼的测试网页显示，上海杉数科技的线性规划求解器以明显的优势占据了榜首的位置，其速度目前已经比第二名快了50%多。由美国亚利桑那州立大学汉斯·米特尔曼教授所维护的这一测试网站，提供了多个商业和开源的数学规划求解器的测评数据。近年来，这一测评成为了潜在客户了解和选择求解器的窗口，也被求解器业界奉为软件性能排名的事实标准。

尽管由于某种商业原因，英、美的三家知名商业求解器于2018年底退出了该测评，但根据历史数据推算，作为国内目前唯一一家致力于求解器研发的上海杉数科技，实力不容小觑，其测试速度已跻身世界顶尖商业求解器之列。“国外研究求解器已经有30多年历史，我们才刚刚起步，有信心做得更好！”葛冬冬说。

关于求解器的应用场景，中国运筹学会理事长胡晓东研究员有这么一个比方：求解器就好比是电脑的操作系统，解决不同问题的数学模型就是一个个软件。这正说明，一个求解器可以衍生出很多垂直的场景，尽管这些场景看上去差别很大，但本质上相通。“救护车调度、航班规划、库存优化，这些从数据到决策的转化工作，都可以利用运筹学模型与机器学习将实际问题转化为数学模型求解。我们现在已有三十多项知识产权，计划一两年后达到百项。”对于未来的前景，葛冬冬踌躇满志。