文章作者：张宁
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下面就来看看我们第三期是整理了哪些话题吧
2018年8月6日 航路路径优化算法
（出自微信群：【2】Global O.R./OM/IE Community）
XX-香港理工-航空优化撸棒性：各位好，想请教一下算法的问题。我最近在做一个alternate paths model，简单来说就是在一个 network model 复数的agents由node 0走到node n 1，要考虑的是node之间的移动时间、node上的防撞以及考虑Alternate paths，大概就是每一个agents只能走某几条路线
p=(0, u,..., n-1, n 1)。
这个模型是不是用BD去解，generate的cuts是否会很差？最主要是MP考虑选path，SP是计算总移动时间。
XX-筑波大学-网络流优化：@XX-香港理工-航空优化撸棒性 我做过一点频谱防冲突的问题。可以用顶点着色的变种算法解决。也涉及k-candidate path。您可以了解一下，非专业领域，仅供参考。您可以把频谱概念替换成时间概念，把频谱域不冲突替换为时间轴不冲突。
XX-湖南大学-图的3-着色：路径规划问题可以规约为图着色问题，小规模的有多项式时间算法。
XX-浙大-运筹：图着色问题不是NP问题吗？
XX-湖南大学-图的3-着色：@XX-浙大-运筹 是，但在阶数足够小是有多项式时间算法的。阶数大的我不太清楚。
XX-浙大-运筹：刚查了下，学到了！
XX-香港理工-航空优化撸棒性：我的是做航路路径优化，一直找不到可用的算法，还要考虑航路移动时间的不确定性。
XX-MIT-OM&ML： https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/trsc.2015.0657?journalCode=trsc
@XX-香港理工-航空优化撸棒性不过估计你也看过了。
XX-MIT：大神你涉猎范围够广的。
XX-香港理工-航空优化撸棒性：虽然我準備做的跟这篇不太像，可是是好文章，值得拜读感恩。
XX-杉树科技：可以去看我师兄eric delage的一系列robust的论文，有一整套方法论体系，应该有几篇提到了fleet assignment之类的应用，可能对你也有用处。那是我们当年给波音做了大概七年的一个项目，里边很多地方涉及到航路，也涉及到鲁棒性。
2018年8月9日 绝对约束改写可违背约束
（出自微信群： Global O.R. Optim PhD Community）
XX-中科院-全局优化：请教一个问题，需要把绝对的约束改为可违背的约束，最小化被违背的约束数量，哪种formulation最有效？
例如，硬约束为a>=1，
【方案一】取新的连续变量b，将原来的约束改为a b >=1, 最小化b。
【方案二】取整数变量c，令a bigM*c>=1，最小化c。
如果主要考虑效率，方案一更好还是方案二呢？
XX-海德堡-组合优化AI：方案一貌似不能满足？
XX-中科院-全局优化：要是没有别的约束打扰，应该可以吧。
XX-河海-Bath-电力系统：方案一是要用1范数逼近0范数吧？不是说有McCormick方法可以用整数变量给出紧的约束嘛？据说比BigM好。
XX-中科院-全局优化： 我水平有限，没懂您说的东西…. 但是第一个看起来数学上更好看吧。
XX-河海-Bath-电力系统：第一个有明显的误差。因为你要的是数量嘛，这个数量是整数变量，用连续变量估计整数变量存在理论建模上的GAP。
XX-中科院-全局优化：对，第二个物理意义更明确。
XX-河海-Bath-电力系统：用整数变量的话，GAP是在问题求解上。
XX-中科院-全局优化：可是第一个避免引入整数变量了，理论上是不是更快呢？
XX-河海-Bath-电力系统：是会更快。但是怎么说呢，这个问题上我们要的是整数结果，而不是连续结果。用连续变量建模相当于把松弛做到了模型里，用整数变量建模则是在求解时松弛。
XX-中科院-全局优化：bigM=1就两个公式很接近了。
XX-河海-Bath-电力系统：是会很接近的，工程上就看具体情况和需求吧。数学上的话，得先把离散和连续的gap抹平再说。
2018年8月12日 地下商业地铁口内涝------止水板优化问题
（出自微信群 ：Global SCM/MIS/Logistic Com.）
XX-you：请教个问题，各位所在的城市，城市内涝严重么，地铁方面有什么挡水的措施么。
XX-海德堡-组合优化AI：大阪有内涝？
XX-you：有啊，就是大型的地铁口联通着地下商业设施，突然暴雨，需要有人去设置止水板。这是个最优化问题。
XX-海德堡-组合优化AI：有意思。
XX-you：因为我们研究室有人已经做出这个了，想看看有没有其他城市会遇到这种问题，可大面积应用。因为有些地方地下入口挺多的，既要考虑空间人员的移动，还要考虑时间的变化。
XX-UM-Phd-数据挖掘&群智能优化：这还真是运筹学解决的问题。
XX-you：很实际的问题
2018年8月14日 运筹学会议参会和funding资助
（出自微信群：【3】Global O.R./OM/IE Community）
XX-华北电力大学-技术经济：请问大家如果被邀请去参加 informs annual meeting 的演讲，大概是什么样子啊？求大神分享经验。
XX-海德堡-组合优化AI：@XX-华北电力大学-技术经济 准备好slides，去做报告呗。informs有资助么？siam一般会有。
XX-华北电力大学-技术经济：好慌！还属于海洋浮游生物阶段。
XX-CQU-智能调度与数据挖掘：还是很厉害的。
XX-华北电力大学-技术经济：那个是不是投了 就能中啊。。。
XX-清华IE-OM：NFORMS投稿一般是的。
XX-ks-y：会议的话应该不难吧。
XX-华北电力大学-技术经济：那如果来不及去，可以发邮件说不去吗。他直接把那个panel的时间安排之类的都发给我了。
XX-杉树科技：如果没确认就可以不去，现在Program都出来了，可以查查看你是不是在里面。
XX-华北电力大学-技术经济：在里边了。。。我都看到时间表了。
XX-杉树科技：在的话做个slides，找个朋友替你讲讲。
XX-清华大学-医疗：再不济录个讲的视频也可以。
XX-华北电力大学-技术经济：这样都可以啊，人就不去啦。
XX-清华大学-医疗：当然能去就去！
XX-ks-y：为啥不去啊？
XX-华北电力大学-技术经济：感觉水平太菜 而且那段时间应该有一堆考试。。所以我有点纠结了。
XX-海德堡-组合优化AI：大家会议演讲都大胆申请，基本上都会中，有些还有funding。我有篇文章汇总了有funding的会议，可以搜一下。
XX-华北电力大学-技术经济：我看了一圈您的文章，就是在知乎上知道这个会议的。
XX-海德堡-组合优化AI：我去过的至少有mip，siam opt，国际工业与应用数学大会，都给我funding了。还有一些summer school。 欢迎关注分享哈哈，广而告之
XX-ks-y：学校给报销么？
XX-海德堡-组合优化AI：我当时玛丽居里经费很足(每月1500欧)，会议的funding随手申的。
XX-华北电力大学-技术经济：老师还没回复我，就说先看看。
XX-海德堡-组合优化AI：@XX-华北电力大学-技术经济 学校层面也可以申请一下。
XX-华北电力大学-技术经济：院系里面么？
XX-ks-y：我们是除了教授的研究经费外，学校最多给报不到10000rmb。
2018年8月15日 线性规划里的nondegenerate
（出自微信群： Global O.R. Optim PhD Community）
XX-中科院-全局优化：
XX: 请问线性规划里的nondegenerate是什么意思？
XX-北大-通信：BFS恰好满足n个方程。
XX-中科院-全局优化：BFS是指？
XX-北大-通信：BFS basis feasible solution。几何上，就是n维空间里恰好n个超平面，而不是更多超平面有一个共同交点。
XX-澳洲国立-优化系统平台：就是在顶点的解不在非顶点的边界。
XX-北大-通信：BFS就是顶点解，这是很多个超平面的交点。
XX-澳洲国立-优化系统平台：不需要纠结太深，除非写论文里头遇到这个，一般开发solver的时候需要考虑到这个问题。。
XX-北大-通信：以2维为例，退化情况是指3条线或更多，通过同一个顶点。
XX-澳洲国立-优化系统平台：sorry 我说错了。。（https://www.linearprogramming.info/what-is-a-degenerate-optimal-solution-in-linear-programming/）
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