人类的规划能力有多强大?

本文章译自OptaPlanner官网上,Geoffrey De Smet先生的博文,链接如下:

https://www.optaplanner.org/blog/2015/06/03/HowGoodAreHumanPlanners.html?www.optaplanner.org

在规划方面,我们人类比机器(计算机)更强吗?或者说,自动规划技术能击败人类吗?我与一组软件工程师做了一个实验,结果如下。

实验方法

  我让参与者手动解决一个简单的规划问题,向他们讲解规划优化的难度。我给了他们一个旅行商问题(TSP),如下图。让他们连接图上所有点,以找出最短连通路径,并回到原点。

  参与者们笑了,他们说这不是一场小孩游戏吗?没错,除了每个点没有编号之外,你也不是在点上找米老鼠(也没有特定的连接要求)。

  在纸上计算旅行距离是不现实的,因此,他们基于OptaPlanner中的TSP示例,来研究他们自己的访问方案(即连接方案),以便自动计算路线间的距离。读者也可以自己在TSP示例中尝试一下这个方法,在那个示例中,你用鼠标右键点击一下界面,就可以增加一个点了。

  他们首次最佳的尝试,30分钟时间内的方案被记录下来(如下图),这是我们希望得到的最优方案了。最终得到的旅行方案是-674分,也就是说得到的最佳方案,其旅行距离是674.

结果

  人可以找到约对最优解,包括我在内,大部分人甚至连接接近绝对最优解都找不到。结果如下表:

  平均上,人类可以找到的最佳路径相对最绝对最佳路径差了9%,若将其反映到实际的车辆运行路线规划工作中,意味着需要多花费9%的时间和油料来完成对所有地点的游历。这是相当高的代价。

这仅仅是一个只有一个约束条件的简单路线规划问题,而在现实世界中,还需要将其它的约束条件考虑进行,例如车辆的运量,现实公路网络限制及一些个性化的业务约束。这些约束将会形成一个更为复杂的问题。

以下是个别情况的规则结果:

31个人工规划结果

  可以看到,最佳的一个人工规划中的最佳结果,比绝对最优解只差了0.3%,这是一个相当好的结果。如果我没记错的话,他花了越过30分钟才能找到这个最佳解。这是一个规划水平的体现,还是运气使然?还是两者结合的结果?结果排行第二的最佳结果,比绝对最佳解差了2%.

  通过使用自动规划引擎,例如OptaPlanner, 我们可以在更短的时候内击败人类,可以处理更多的约束和更大的数据值(即处理更多城市的TSP问题)。这是否意味着我们的规划工作,可以摆脱规划人员而自动进行?

我们还需要规划人员吗?

  我们仍然需要人工规划,需要规划人员,但并不是用于寻找最优解,而是用来定义寻找什么解。搜索引擎,例如Google可以搜索Web的内容,但它需要人们指定它需要搜索什么信息。类似地,一个自动求解器(包括OptaPlanner)可以优化一个规划工作,但其前提是需要人们告诉它应该优化些什么东西。

  在一个非凡的企业里,定义什么业务需要或想要优化,并非易事。这项工作包含大量部门间沟通,业务约束调整等内容。我们仍然需要规划师,因为,随着业务的变化(市场变化,劳工法律变化等引起的业务变化),这些业务约束也需随之改变。同时,我们也需要人工规划师来监控自动规划程序,给程序输入数据并核验规划结果。此外,人们还需保持对规划程的控制。

  但我们自问一下,以下两个竞争者,谁能更有机会赢得最终知识测验?

  • 地球上最聪明的人。
  • 一个平均水平,但可以访问互联网和维基百科的毕业生。

  同样地,如果从两个人中选一个,你希望谁在你的组织中做规划优化的工作?一个可以将自动规划引擎作为辅助工具,而别一个人则没有此工具。

本系列文章在公众号不定时连载,请关注公众号(让APS成为可能)及时接收,二维码:

如需了解更多关于Optaplanner的应用,请发电邮致:[email protected]
或到讨论组发表你的意见:https://groups.google.com/forum/#!forum/optaplanner-cn
若有需要可添加本人微信(13631823503)或QQ(12977379)实时沟通,但因本人日常工作繁忙,通过微信,QQ等工具可能无法深入沟通,较复杂的问题,建议以邮件或讨论组方式提出。(讨论组属于google邮件列表,国内网络可能较难访问,需自行解决)

原文地址:https://www.cnblogs.com/kentzhang/p/11420931.html

时间: 2024-10-16 08:54:10

人类的规划能力有多强大?的相关文章

人类的视觉能力基本上是出生后逐渐习得的

人类的视觉能力基本上是出生后逐渐习得的,婴儿不是眼睛发育不足,而是头脑暂时还不会很好运用眼睛去观察世界,就好比蹩脚的摄影师,拿着顶级单反也拍不出好片. 婴儿开始看世界的过程,就是对视觉处理神经元网络进行训练的过程.初生婴儿需要学习的第一课是分辨物体轮廓,最初他们看到的世界只是各种颜色和明暗的块块,经过学习才知道其中一些总是在一起运动,这部分色彩和明暗变化形成一个固定模式,而另一些则没有这种模式,当这种情况一再重复,最终神经元网络会演化出识别这种模式的算法,于是世界不再是色块,而是一个个物体了,以

计划和规划能力

什么是计划能力? 是指工作或行动以前,预先制定的具体内容和步骤的能力.可以想一个问题,当你做一件事情的时候,你是想到哪做到哪,还是一开始想清楚了再去做. 为什么需要计划能力? 因为计划能力能帮你更有效的达成比较大的目标.当你解决一个小问题时,可能花费的时间不长,大概是小时或天级别,比如解决系统上的一个问题或完成一项功能,解决这种级别的问题就算一开始没想好,换个思路重新解决成本虽然不会太高,但是也是有资源浪费.但是如果要解决一个非常复杂的问题,可能需要花上几个月,比如解决中国在线教育的问题.如果在

我的世界观--世界观与人类的认知能力

鉴于人类认知的有限性, 实用的世界观应该是将可认知与已认知的世界切割为一个个的系统.体系.和切面: 对这些小的系统.学科.切面进行分门别类的理解和认识. 无限的世界是有一个个局部和抽象切面构成的: 一个个小的实用的世界观构成个人的整体世界观.进而使用它们来解释和改造这个世界. 原文地址:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/11609287.html

如何提高编程能力

一. 1. 扎实的基础.数据结构.离散数学.编译原理,这些是所有计算机科学的基础,如果不掌握他们,很难写出高水平的程序.据我的观察,学计算机专业的人比学其他专业的人更能写出高质量的软件.程序人人都会写,但当你发现写到一定程度很难再提高的时候,就应该想想是不是要回过头来学学这些最基本的理论.不要一开始就去学OOP,即使你再精通OOP,遇到一些基本算法的时候可能也会束手无策. 2. 丰富的想象力.不要拘泥于固定的思维方式,遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案,试试别人从没想过的方法.丰富的想象力是

读《人工智能狂潮——机器人会超越人类吗?》笔记

松尾丰,作者简介:东京大学院工学系研究科副教授,1997年毕业于东京大学工学部电子信息工学科.2002年完成了该大学的博士课程,成为工程博士.同年任产业技术综合研究所研究员.2005年起任斯坦福大学客座研究员.2007起至今任工学系研究科副教授,兼任新加坡国立大学客座副教授.专业领域为人工智能.网络信息挖掘.大数据分析.日本人工智能专家之一,曾获人工智能学会颁发"论文奖"(2002年)."创立20周年纪念事业奖"(2006年)."现场创新奖"(2

破解图灵测试之困,量化分析机器与人类智慧之争

作者:刘锋 1.关于机器与人类智慧未来的分歧 2011年2月18日,超级电脑"沃森"打败了人类,站在了与人类智力竞赛的最高领奖台上.著名的未来学家库兹韦尔相信,由于信息技术正朝着"超人类智能"的奇点迈进.当这个信息奇点在2045年到来的时候,人工智能将超越人类智慧. 但也有不少科学家认为机器智慧超越人类智慧还只是一个科学幻想,包括麻省理工的计算机学教授罗勃?米勒(Rob Miller),Facebook人工智能实验室主任.深度学习专家Yann LeCun,都认为机器

机械臂的运动规划

如果你想要让机器人能帮你拿瓶子.做饭.收拾屋子等,就必须赋予机器人快速生成无碰撞.最优运动轨迹的能力,这就需要靠运动规划了.有人觉得运动规划已经很成熟了,无需再研究,但实际上,机械臂运动规划非常难-- 如 果你想要让机器人能帮你拿瓶子.做饭.收拾屋子等,就必须赋予机器人快速生成无碰撞.最优运动轨迹的能力,这就需要靠运动规划了.有人觉得运动规划已经很 成熟了,无需再研究,但实际上,机械臂运动规划非常难,之所以这么难,主要是因为规划问题的维度太高(具体后面分析),目前暂无兼顾实时性与最优性的规划 算

强大的语言

我越来越感慨语言之美,语言之强大. 这里的语言,是一个比较广的概念,既可以是中文,英文这类自然语言,也可以是C,C#,Python,Lisp这类通用语言,也可能是自己定义的领域特定语言(DSL).更广泛的可以是音乐和DNA序列. 语言就是字符串,一组由不同字符串组成的顺序链条.然而,大巧不工,越朴素简单的模式,其能力就越强大. 语言代表了知识,E=mc^2; 语言代表了美感:  “人生若只如初见,何事秋风悲画扇” 语言代表了力量:”尔曹身与名俱灭,不废江河万古流” 语言代表了智慧: (defin

人工智能时代下,人类保持就业竞争力的5中途径

阿尔法狗打败围棋高手.百度无人驾驶在五环上路.微软小冰写出以假乱真的诗句.无人超市无人工厂出现.日本甚至推出了人工智能×××机器人,互联网巨头纷纷加速人工智能发展,×××印发<新一代人工智能发展规划>,这一切都在预示着一个新的时代到来--人工智能时代! 就像平地一声雷一样,"人工智能"这个词一夜之间所有人都在谈论它.然而,实际上它已经发展了61年.但在几十年的时间里,它都处于默默孕育的冬天.只是现在,冬天已彻底过去,人工智能的春天又回来了,并开始在各个领域崭露头角. 随着人