自主可控学习型组合优化求解器NOPT及航天领域应用

工程场景下的组合优化问题存在超大规模、高时效性、约束复杂非线性等特点，常用数学规划求解器难以兼顾灵活性与效率，而一般元启发式算法的通用性与可拓展性不足。本报告以航天领域优化问题为引入，介绍了复杂工程场景下组合优化问题的建模求解方法及自研求解器NOPT。NOPT本质是通过一种标准化的决策关系建模方法，通用化表征不同组合优化问题中的决策变量、约束、收益函数，进而利用一种基于决策变量与0-1矩阵编码的学习增强型元启发式算法实现智能求解。在经典运筹学问题及卫星调度、网络瓦解优化、停机位调度、人力资源调度等复杂工程问题中，NOPT表现出较好性能优势和跨场景适配能力，可为复杂组合优化问题求解提供有效途径。

杜永浩，国防科技大学系统工程学院副教授，中国仿真学会资源规划仿真与决策专委会秘书长，入选中国科协青年人才托举工程、湖南省青年人才、全国高被引学者。从事智能优化方法与卫星运行调度研究，主持国自科面上、青年等项目十余项，研制了自主可控的学习增强型组合优化求解器NOPT，广泛支撑工业、空天领域应用。以第一/通信作者在IEEE TEVC、TSMC、TGRS、自动化学报、电子与信息学报等发文30余篇，第一作者出版《航天资源规划调度》系列丛书3部。获吴文俊人工智能青年科技奖(1)、科技进步一等奖(6)，中国仿真学会科技进步一等奖(2)、自然科学二等奖(1)，湖南省自然科学二等奖(5)、优秀博士学位论文等。