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第 276 期
(2020-12-01)
 
王曙明:在“不确定性”中寻找“确定”
文章来源: 中国科学报 任芳言 发布时间: 2020-12-01

王曙明(左)指导学生

  王曙明早上出门坐校车时,会主动选离家远一点的那个车站。

  在中国科学院大学(下称国科大)经济与管理学院任教,王曙明每周都会去国科大雁栖湖校区上课。这一点绕远,是王曙明上课从不迟到的诀窍。

  “虽然中关村站离我家更近,但玉泉路是首发站,更准时。”——王曙明的研究方向之一是随机鲁棒优化,在运筹学领域,这意味着找出最不可靠的因素、给出优化策略。对王曙明而言,这意味着他有相较于常人更严谨、更不易受外界影响的规划方式,“我是我自己的模型”。

  这也是他在充满未知的世界中取得突破的方式:找到不确定性,描述它。

  运筹学的迷人之处

  当客人走进一家超市,他更倾向于往左走还是往右走?他会更留意货架上的哪些商品?货架上的商品要如何摆放?不同商品的上架周期如何决定?

  若想基于用户行为进行决策,不仅要收集足够丰富的用户数据,更需要建立准确的模型并辅以足够强的运算能力。当新情况出现时,模型还要尽可能适应变化、快速迭代……这些都是管理科学或运筹学研究者关注的问题。

  在王曙明看来,管理科学和运筹学之间并没有严格的界限,研究者可涉足的问题多种多样。“运筹学是一个方法论的学科”“大部分管理科学的问题都需要数据模型”“这个领域需要用到的数学工具比较多”。在具体研究中,王曙明会用数学优化、应用数学、概率论、机器学习等工具解决管理、运营、商务等领域出现的各种问题。

  “现在的管理科学和运筹学,跟计算机科学、机器学习等联系得非常紧”,交叉融合中,研究者必须不断学习。对王曙明而言,这也恰恰是运筹学的迷人之处——提出创新性的设想,将前沿成果运用到实际问题的解决中。

  将无解转为有解

  2013年,在新加坡国立大学从事项目研究时,一家已经倒闭的垃圾再生能源企业引起了王曙明与合作者的注意。

  这家企业有先进的再生技术,一度是新加坡最大的垃圾能源再生企业,曾获新加坡国家能源综合实力奖,但却无法准确预估垃圾的产量和组成,最终因决策失误而倒闭。

  “对于再生能源系统,即使技术本身非常先进,没有智慧的运营决策,同样面临着系统崩溃风险。”为此,王曙明与合作者联手,为再生能源系统决策设计出全新的优化指标,并针对系统操作环境研发出多目标鲁棒性分析框架。

  研究结果显示,新系统能有效应对高度不确定的外部变量带来的冲击。最终,文章于2018年8月发表在国际顶级商科期刊《生产和运营管理》(POM)上,并被审稿人评价为“对本领域的理论研究和实践作出了重要贡献”。

  “鲁棒优化的目标之一是系统遇到最坏的情况时也可以运转。”王曙明团队的研究生毛宇晨告诉《中国科学报》,这项研究的难点在于垃圾体量、组成成分和类别等一系列变量都充满未知,而在此情况下,研究者还要将这一无解的、变量多样复杂的问题用公式描述,并将之拓展、推导成可解的东西。

  除此之外,从决策分析理论角度,王曙明等人还证明了与概率测度相比,新提出的鲁棒性指标是更优良的一致性满意度算子,这也从数学基础层面为新的分析框架提供了保证。

  连接理论与现实

  2019年,在中国科学院大学教育基金会举办的成思危基金优秀科研成果奖颁奖典礼上,王曙明用“厚重”形容国科大。他说:“这里代表着中国科学的最高水平,我们必须不断努力、不断学习、不断更新自己的知识结构,以适应并引领时代科技变革,才能不辱使命。”身为成思危优秀科研成果奖得主的他,也呼吁通过基金会平台聚集更多有创造力的学者,以期在各个领域形成较大、较多的突破。

  在国科大,王曙明将这种更新融入自己与学生的日常。

  每周的课题组讨论会上,王曙明会引导学生读最前沿的研究文献,并尝试对这些理论做进一步延伸和发展,与现实生活中的问题相结合,让前沿理论有更强的普适性。

  而这些工作离不开扎实的专业基础。

  国科大博一学生胡杰告诉《中国科学报》,刚一入学,王曙明就会给学生推荐必读书目,内容涉及线性规划、凸优化算法等,并且每周都会花至少3小时和学生讨论书中的内容。

  “第一眼的感觉不一定是对的。”王曙明表示,只有这些基础扎实了,看问题的本质才更深、更准确。面对复杂抽象的模型,不仅对模型本身要有深刻见解,还需要在很多领域成为专家。因此,他也很注重课题组学生的基本功训练,除了带学生读书、要求学生在专业课上拿高分,王曙明还会提醒他们注意养成国际化的科研习惯。

  “一个阶梯、一个阶梯的基础打好了以后,我们才能换一个角度去思考。”胡杰说。

  在2020年被《美国运筹学和管理学研究协会期刊》(INFORMS Journal on Computing)接收的研究中,王曙明与来自清华大学的合作者就换了一个思考角度,创新性地把概率鲁棒框架用于可靠性问题研究。通过鲁棒模型优化,一些原本非线性或非凸性的优化问题可以转化为线性的、可供运算的问题。

  在王曙明看来,鲁棒优化的方法有很多,但还需要更多人将这些方法巧妙地运用到实际中。“有了基础研究、学科交叉,你的一点点想象力就可以带来很有意思的突破,这是传统方法无法达到的。”

  对他和他的团队而言,学术前沿和落地应用的研究才刚刚开始。

  (原载于《中国科学报》 2020-12-01 第8版 学人)
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