靠譜的****框優(yōu)化，現(xiàn)已經服務于上千家大中小型企業(yè)，受到業(yè)界的一致好評。

用戶將不再需要依賴其他輔助技術或他人的幫助來重新啟動語音訪問。如果語音訪問因崩潰而自動重啟，我們將在語音訪問重啟后更方便地報告這些崩潰，以便團隊進行和修復。微軟推出了新語音命令，可以直接在 Windows 搜索中進行搜索，可以說：Search xxxSearch Windows for xxxSearch for xxx國內用戶如果啟用 Nearby Sharing，如果 WLAN 和藍牙處于禁用狀態(tài)，用戶會收到通知，要求打開上述兩個選項。這主要是因為 Nearby Sharing 需要啟用 WLAN 和藍牙。

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學術研究領域有很多經典的優(yōu)化問題（如旅行商問題TSP、裝箱問題BP、車輛路徑問題VRP等），它們的決策變量、優(yōu)化目標和約束條件往往非常明確、簡單。這在學術研究中是很必要的，因為它簡化了問題，讓研究者把精力放在如何設計算法上。然而，由于實際工業(yè)場景的復雜性，絕大部分實際場景的決策優(yōu)化問題很難描述的如此簡單，此時，如果不仔細分析實際業(yè)務過程特點而錯誤地建立了和實際場景不符的模型，自然會造成我們獲得的所謂“優(yōu)解”應用于實際后也會“水土不服”，后被大量抱怨甚至拋棄。所以我們說，準確建模是實際決策優(yōu)化項目的步，也是關鍵的一步。

第個思路是跨學科結合。訂單分配問題在業(yè)內有兩類方法，類方法是把訂單分配問題轉換成圖論中的分圖匹配問題來解決。但是由于標準的分圖匹配問題中，一個人只能被分配一項任務，所以常用的一個方法是先對訂單進行打包，將可以由一個人完成的多個訂單組成一個任務，再使用分圖匹配算法（匈牙利算法、KM 算法）來解決。這種做法是一個不錯的近似方案，優(yōu)點是實現(xiàn)簡單計算速度快，但它的缺點是會損失一部分滿意解。第類方法是直接采用個性化的算法進行訂單分配方案的優(yōu)化，優(yōu)點是不損失獲得滿意解的可能性，但實際做起來難度較大。我們結合領域知識、優(yōu)化算法、機器學習策略以及相關圖論算法，基于分解協(xié)調思想，設計了騎手路徑優(yōu)化算法和訂單分配優(yōu)化算法。進一步，我們利用強化學習的思想，引入了離線學習和在線優(yōu)化相結合的機制，離線學習得到策略模型，在線通過策略迭代，不斷尋求更優(yōu)解。通過不斷地改進算法，在耗時下降的同時，算法的優(yōu)化效果提升50%以上。

項目情況：崇左醫(yī)院EPC項目，概算控制+清單計價。優(yōu)化初衷：該項目存在分項工程為暫估價且占比較大，為防范后期暫估價部分超概，需占用其他概算份額，在前期需要對做設計優(yōu)減，以降低造價為出發(fā)點。優(yōu)化方向：項目生活排水系統(tǒng)原設計均采用機制離心鑄鐵管，w型連接。溝通運作思路：與設計院溝通，在合規(guī)的前提下進行管材調整，沒有設計風險，同時降低造價。項目案例——一設備分某機場項目