最近，一篇探讨《运筹优化实际落地项目流程》的文章在业内引发了广泛共鸣。作者以其亲身经历，深刻剖析了项目落地过程中的两大核心痛点：“数据中隐含各种业务逻辑”和“算法与业务逻辑高度耦合”。这些痛点，正是导致许多优化项目周期漫长、成本飙升、甚至最终失败的关键因素。文章道出了无数算法工程师和项目经理的心声：需求易变、数据混乱、系统集成复杂，上线实施更是如履薄冰。

谷斗科技深耕智能决策领域多年，我们对这些挑战感同身受，并深知，其根源在于传统项目制开发模式难以应对工业场景的复杂性与动态性。

文中提到的“数据中隐含各种业务逻辑”，如，时间粒度不统一，需要逻辑推断；数据中包含隐性业务规则等，构成了数据预处理的诸多挑战。数据逻辑的微小变化，往往需要大规模重写处理模块。为什么会带来如此大的影响？

文章指出的另一个核心痛点解释了原因——算法与业务逻辑高度耦合。在传统软件中，算法深度嵌入业务逻辑，一旦业务需求变更，算法和代码就需要大幅修改，甚至完全失效，文中还列举了具体的例子帮助大家理解，这里不过多赘述。需求的动态变化是工业场景的常态，但这与算法人员期望的“需求稳定”背道而驰。

这是业务员和实施顾问在项目协作中最为头疼的问题。梳理出完整、可靠的业务逻辑不是一蹴而就的，过程中一定存在反复的修改和验证，且对于积极应对市场变化的企业来说，优化业务逻辑会是一个长期、持续的过程。那么，一个成熟的决策优化软件，就不应该寄希望于业务员一次性把所有业务逻辑分毫不差地梳理出来，再交给开发人员去实现，并希望业务不会再有变动。

多年来，谷斗科技也投入了很多的资源，致力于解决这些关键难题，让决策优化技术真正高效、敏捷地服务于生产。既然变动和修改不可避免，那么我们就将其代价降到最低。谷斗产品的核心能力正是给业务模型搭建、业务逻辑变更创造了足够的灵活度。如何实现？

谷斗的“平台+模型”架构将业务与技术解耦，以业务模型作为桥梁，让实际业务场景和优化算法在业务表达上分离，在计算逻辑上连接。业务专家使用业务术语将需求表述准确，如目标、变量、约束、决策逻辑，全程不涉及代码开发，这就是业务模型。平台正确地解析业务模型并调用优化算法求解，就能输出用户想要的计划结果。

为了更好地阐释谷斗平台、业务模型和优化算法之间的运作关系，下面我们用尽可能通俗的语言为大家解释：

1. 业务模型

业务模型负责精准映射和抽象现实业务场景，业务专家通过平台内置的 Do 语言（领域建模语言）定义目标、变量、约束，来描述业务需求。

业务需求：
“优化下月各工厂生产计划，最大化利润，且满足客户订单≥95%。”

需求描述：

- 目标：Max(利润)

- 约束：总产量 ≥ 订单总量 × 0.95

2. 优化算法

优化算法解决的是业务模型本质的数学问题，业务问题的本质都是数学问题，如线性规划LP、整数规划MIP等，它调用平台内置的强大算法库进行求解。算法层的核心职责是求解业务的数学表达式，和传统硬编码最大的区别就是，算法层不与业务规则细节纠缠，这就是业务与技术解耦。

数学符号表达业务概念：

“客户订单”、“机器产能”分别为定义为决策变量X_ij，约束系数A_ijk

数学公式表达业务规则：

“至少满足订单量的95%” 的数学表达式为 ∑X_i ≥ 0.95 * TotalDemand

3. 谷斗平台

它是让业务与技术解耦的同时，能够协同运转的一套技术能力和设计架构的组合，业务模型和优化算法在平台中运行。平台提供系统运行、模型开发、计算引擎等通用技术能力。核心的响应式内存计算引擎是关键，它能实时监测业务模型中变量的使用和变更，自动解析依赖关系，更新相关联的数据、规则和决策逻辑。其留下的记录双向可追溯，支持从代码反向定位到业务规则ID；业务规则修改时，自动定位受影响的对象类或接口，是支撑业务模型与优化算法联动的重要能力。

由此可见，平台的技术能力让业务模型成为了连接“准确表述业务问题”和“技术实现”的桥梁。

这样做的优势非常明显。首先，没有开发技术门槛的限制，业务专家主导业务建模，能够更准确地表达需求，解决了业务表述的问题。其次，业务模型与优化算法并非硬编码式的捆绑关系，换句话说就是实际业务怎么变动，业务模型就怎么描述，平台会自动解析并更新后续优化逻辑，解决了技术实现的问题。

其带来的直接收益就是产品成熟度高、灵活性强、实施成本低、项目成功率高，这从我们近期发布的炼钢调度产品、作业排程产品中可以窥见，关于这两个产品的发布信息感兴趣的朋友可以在公众号服务栏点击“产品介绍”找到对应的推文。

谷斗一直关注着决策优化的前沿技术、项目实施痛点，看到王源老师这篇对实际问题进行准确、专业剖析的文章，共鸣感极强。希望通过两篇文章的联动，让大家更了解决策优化项目当前的普遍困境和解决办法，让决策优化技术在复杂工业场景中高效、敏捷地服务于生产，让所有资源发挥最大价值！