谷斗解决方案
资源与对象的数字化
在谷斗平台上，通过属性来定义现实中的实体：
物理资源本体： 我们定义“列车”为核心资源，定义“车站”为节点，定义“区间”为链路。
业务对象本体： 我们定义“交路”为列车运行的逻辑路线，定义“时刻表”为输出产物。
将业务规则转化为约束条件
这一步，传统开发需要将规则写成死板的代码，而在谷斗平台上，我们通过配置约束本体来描述业务逻辑。只需要根据业务经验配置：
硬约束： 比如“列车在终点站折返至少需要120秒”、“列车数量上限”。
软约束： 比如“尽量减少空驶里程”、“尽量均衡司机的排班强度”。
设定目标
最后，配置目标本体。在交路优化中，用户通常有两个核心诉求，系统后台会将其自动转化为数学目标函数：
成本最低： 使用最少的列车数、跑最少的里程。
服务最好： 乘客平均等待时间最短、车厢拥挤度最低。
这种方式实现了“业务与算法解耦”，通过描述对象、关系和约束实现业务，这种方法的优势在于抓住了事物的本质。传统算法通常是封装好的黑盒，改需求等于改代码。谷斗的业务建模是可视化的、逻辑化的。如果明天地铁开通了新站点，或者改变了折返规则，用户只需在模型中修改相应的业务约束，无需重写算法核心，模型即可通过自适应计算输出新方案。
