草地：一个百万变量优化的快速代数建模系统
摘要：草地是一种代数建模系统（AMS），用于优化问题的一种数学软件，它允许用户在特定语言中定义符号数学模型，将它们与给定的数据源实例化，并借助外部求解器引擎解决它们。随着商业模型的爆炸性增长和对及时性的增加需求，传统的AMS无法满足以下行业需求：1）需要从原始数据高效快速地实例化百万变量模型；2）需要在高度动态环境中迅速提供百万变量模型的严格可行解，以进行及时决策。草地是一种快速的AMS，提供了一个端到端的解决方案来应对这些新出现的挑战。它集成了一种用于大规模线性约束的并行化实例化方案，并采用一种顺序分解方法，在接受合理的优化损失的前提下指数级加速模型求解。对于经典模型和真实企业场景的广泛基准测试表明，草地比最先进的解决方案在模型实例化方面加速了6至10倍。我们提出的系统已经在华为的大规模生产计划场景中部署。借助我们的分解方法，草地成功地将华为百万变量的生产计划仿真流程从数小时加速到3至5分钟，并支持针对高度动态的供需环境的近实时生产计划决策。
作者：Xihan Li, Xiongwei Han, Zhishuo Zhou, Mingxuan Yuan, Jia Zeng, Jun Wang
论文ID：2108.04586
分类：Mathematical Software
分类简称：cs.MS
提交时间：2021-08-11