华为手机ai功能怎么打开,华为云天筹AI求解器助力高效求得问题最优解

华为ei创新孵化实验室与华为2012实验室中央研究院理论研究部联合团队(以下简称华为联合团队)在网络线性规划求解器的关键技术上取得了突破。天畴AI求解器被国际权威求解器评测Hans Mittelmann教授评为大规模网络线性规划排行榜TOP1，性能领先第二名11%。

线性规划的应用场景丰富。

帮助高效地找到问题的最优解。

线性规划是网络流理论和算法的核心。本质上是充分利用现有网络资源，有效提高容量，使系统的流量最大化，有效运行。如今，网络线性规划已经广泛应用于网络规划、调度优化、物理运输等现实场景，涵盖了通信、运输、物流、电力、工程规划、任务分配、设备更新、计算机辅助设计等诸多领域。

比如在交通网络中，控制中心可以通过网络线性规划对交通流进行调度，实现高峰时段拥堵路段的交通分流，提高城市道路的通勤效率。

比如在电力网络中，中央控制器通过网络线性规划调度能量，可以实现能量曲线的削峰填谷，保证能量输出的稳定供给。

或者更生动具体的例子，下图是一个连接资产所在地Vs(以兰州为例)和销售所在地Vt(以上海为例)的铁路运输网络。弧线上的数字表示该路段的最大通行能力。如果要制定一个运输计划，使从原产地Vs到销售地Vt的物料数量最大化，可以通过网络线性规划快速获得最优解。

求解网络线性规划问题可以达到费用最小化、有限资源优化配置和网络传输容量最大化的目的。随着业务量的不断增加，企业将面临越来越多的网络结构优化决策问题。如何在大规模变量和约束条件下寻找最优解，是企业提高运营效率的关键。

两项新技术的加持

华为云天畴AI解算器再次突破解算性能。

这次主要比拼基于大规模变量和约束的解题速度。华为联合团队提出了基于网络拓扑特征的自适应稀疏性优化技术和基于网络线性规划问题理论本质的底层优化并行化技术，实现了榜单中25个问题的高效求解，性能领先第二名11%。这两项技术充分利用了网络线性规划问题的结构特点，大大提高了华为田芸AI求解器在网络线性规划问题中的性能。

"自适应稀疏优化基于网络拓扑特征的技术

华为联合团队提出了一种新的方法来调整迭代过程的稀疏性，并基于问题的代数特征，结合网络节点度分布等信息，恢复物理拓扑，自适应选择最优策略，从而大大减少整体求解时间。

"底层优化和并行化基于网络单纯形理论性质的技术

对于大规模网络线性规划问题，尤其是实际场景中涉及数千万甚至上亿规模的问题，底层实现也是求解器性能的瓶颈。华为联合团队利用网络线性规划问题的理论性质，大幅优化矩阵库等基础模块的底层实现，并利用并行化技术大幅加快求解进程，使华为云天畴AI求解器能够支持百亿亿规模网络线性规划的高效求解。

如今，两种技术自适应稀疏优化和底层优化和并行化已经集成到华为云天畴AI求解器中，大大提升了其算法

在大规模的云资源调度问题中，云调度平台整合了各个地区的资源，满足了客户的需求计算能力、带宽和存储，并结合预测规划和网络线性规划方法，平衡计算资源的供需，支持业务弹性，应对业务波动。

未来，网络线性规划求解器的关键技术也将应用于华为数字能源优化调度问题，有助于分分钟解决问题，提高能源利用率，减少碳排放。

随着华为的运营优化技术和优化理论的突破，更多的创新技术将落地，以提高AI求解器。未来，华为联合团队将继续从运营优化理论和算法层面进行攻坚，不断优化天酬AI求解器的性能，提升求解器领域的技术竞争力，为客户创造更大的价值。

审计彭静