人类的规划能力有多强大？

本文章译自OptaPlanner官网上，Geoffrey De Smet先生的博文，连接以下：

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

 

在规划方面，咱们人类比机器（计算机）更强吗？或者说，自动规划技术能击败人类吗？我与一组软件工程师作了一个实验，结果以下。

实验方法

　　我让参与者手动解决一个简单的规划问题，向他们讲解规划优化的难度。我给了他们一个旅行商问题(TSP),以下图。让他们链接图上全部点，以找出最短连通路径，并回到原点。

　　参与者们笑了，他们说这不是一场小孩游戏吗？没错，除了每一个点没有编号以外，你也不是在点上找米老鼠（也没有特定的链接要求）。

　　在纸上计算旅行距离是不现实的，所以，他们基于OptaPlanner中的TSP示例，来研究他们本身的访问方案（即链接方案），以便自动计算路线间的距离。读者也能够本身在TSP示例中尝试一下这个方法，在那个示例中，你用鼠标右键点击一下界面，就能够增长一个点了。

　　他们首次最佳的尝试，30分钟时间内的方案被记录下来（以下图），这是咱们但愿获得的最优方案了。最终获得的旅行方案是-674分，也就是说获得的最佳方案，其旅行距离是674.

结果

　　人能够找到约对最优解，包括我在内，大部分人甚至链接接近绝对最优解都找不到。结果以下表：

　　平均上，人类能够找到的最佳路径相对最绝对最佳路径差了9%,若将其反映到实际的车辆运行路线规划工做中，意味着须要多花费9%的时间和油料来完成对全部地点的游历。这是至关高的代价。

这仅仅是一个只有一个约束条件的简单路线规划问题，而在现实世界中，还须要将其它的约束条件考虑进行，例如车辆的运量，现实公路网络限制及一些个性化的业务约束。这些约束将会造成一个更为复杂的问题。

如下是个别状况的规则结果：

31我的工规划结果

　　能够看到，最佳的一我的工规划中的最佳结果，比绝对最优解只差了0.3%,这是一个至关好的结果。若是我没记错的话，他花了越过30分钟才能找到这个最佳解。这是一个规划水平的体现，仍是运气使然？仍是二者结合的结果？结果排行第二的最佳结果，比绝对最佳解差了2%.

　　经过使用自动规划引擎，例如OptaPlanner, 咱们能够在更短的时候内击败人类，能够处理更多的约束和更大的数据值（即处理更多城市的TSP问题）。这是否意味着咱们的规划工做，能够摆脱规划人员而自动进行？

咱们还须要规划人员吗？

　　咱们仍然须要人工规划，须要规划人员，但并非用于寻找最优解，而是用来定义寻找什么解。搜索引擎，例如Google能够搜索Web的内容，但它须要人们指定它须要搜索什么信息。相似地，一个自动求解器(包括OptaPlanner）能够优化一个规划工做，但其前提是须要人们告诉它应该优化些什么东西。

　　在一个非凡的企业里，定义什么业务须要或想要优化，并不是易事。这项工做包含大量部门间沟通，业务约束调整等内容。咱们仍然须要规划师，由于，随着业务的变化(市场变化，劳工法律变化等引发的业务变化），这些业务约束也需随之改变。同时，咱们也须要人工规划师来监控自动规划程序，给程序输入数据并核验规划结果。此外，人们还需保持对规划程的控制。

　　但咱们自问一下，如下两个竞争者，谁能更有机会赢得最终知识测验？

• 地球上最聪明的人。
• 一个平均水平，但能够访问互联网和维基百科的毕业生。

　　一样地，若是从两我的中选一个，你但愿谁在你的组织中作规划优化的工做？一个能够将自动规划引擎做为辅助工具，而别一我的则没有此工具。

 

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