前言

相反，很多传统的机器学习算法，要么有严格的数学证明，要么是直观就能观察到算法的过程。相比于深度学习模型，我认为能够提出这些传统机器学习算法的前辈们更加值得敬佩。因此，本文主要是简单的分享一个所谓「传统机器学习算法」在实际业务中的使用场景。当然，我再次声明我对深度学习的理解尚浅，如有表述不当之处，可以互相交流。

▐  模型定义：如何用数学模型定义一个调拨业务，并将业务目标变成模型目标函数

• 前置知识

• 业务分析

1. 当在仓库存偏仓的时候，会造成跨区发货，跨区发货的快递成本比非跨区发货高
2. 如果能提前通过集中调拨的方式将货物配平（即批量的将货物先配送到用户所在的地区的仓），且满足：单件集中调拨成本+单件发货成本 < 单件跨区发货成本
3. 仓库的出库能力、收货能力、干线运输能力有上限限制
4. 调出仓需要优先满足本仓覆盖范围内的潜在消费者

• 建模

1. 假设有N个货品货品

2. 调出仓A

3. 调入仓B

4. 约束1：对任意一个货品，从A仓调出量小于A仓库存-A仓自身需求量，即，其中表示货品从A仓的调出至B仓的量。表示货品在A仓的库存，在仓库A覆盖范围内的预计售卖量表示货品

5. 约束2：对任意一个货品，调入B仓的量小于B仓覆盖范围内的预计售卖量-B仓已有的在仓库存，即，字符含义同上。

6. 约束3：一次调拨的量，要小于A仓到B仓的干线运输能力，即 ，其中 是一个常量，表示最大的干线运输能力
7. 目标函数：

   其中是个常量，表示货品通过跨区发货到消费者手中的发货成本，是个常量，表示货品从A仓调拨到B仓的调拨成本，表示提前将货品从A仓调拨到B仓，避免跨区发货而节省的成本。因此，我们要「最小化货物从仓库到消费者手中的物流成本」，即，最大化节省的金额。

到这里，整个建模过程就结束了。实际上我们忽略了很多细节，但是并不影响我们理解这个调拨模型。至于模型怎么求得每一个调拨量 以保证最大化收益，就要对这个模型进行求解了。

▐  模型求解：怎么才能算出目标函数最优时的参数解

• 明确求解目标

很明显，我们需要求解的变量是 ，即每个货品需要从A仓调拨多少件到B仓。这 里为了方便解释，我们就假设一共就两个货品 ，相应的我们需要求解的变量就 。

• 求解算法

根据约束条件看，解空间就在坐标轴圈定的阴影范围内。实际上，最简单的求解方法就是暴力枚举所有可能的结果，然后求出函数值最大时对应的参数即可。

当然了，现实的问题中求解的参数量一定是远远大于2个的，因此参数求解的时间复杂度呈指数级上升，以当前的算力，可能直到生命的尽头可能都得不到答案。生命是宝贵的，对于这种问题，有没有快速的解法呢？有，这里我们就要引出一个算法概念——启发式搜索算法，这是一种算法理念的统称，具体的实现有很多种，比如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等。宗旨就是在有限的时间内，得到一个近似的最优解。

1. 向量化：无论什么类型的数据，文字、图片、视频、声音，首先是将数据向量化，比如文字可以使用word2vec转换成一串01向量。
2. 将训练数据的目标结果也向量化：一般来说输入的数据和目标结果是同一种数据类型，也可以不一样。
3. 选定目标函数：一般来说目标函数针对不同的任务类型有其固定的目标函数。比如常见的RMSE、Cross-Entropy、Categorical-Cross-Entropy等等。
4. 训练模型：将模型输出的结果向量与目标结果向量代入目标函数，计算loss。同时计算梯度值，调整模型参数。直到在训练集上的loss足够小或者每次迭代的loss不再变低为止，训练结束。

团队介绍

我们是大淘宝技术-品牌供给技术部，目前主要负责消费电子、家装家居、天猫优品等行业的供应链业务。团队致力于解决采购、调拨、仓储、履约等多环节的业务优化问题，为平台商家和集团自营业务提供极致的供应链体验。将仿真优化、运筹学、机器学习和智能AI算法与实际业务场景相结合，为供应链降本提效、提升消费者物流体验提供一站式解决方案。