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  1982年初到美國時(shí),我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí),互聯(lián)網(wǎng)還沒有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問題,最突出的問題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對于外人而言,是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下,構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問題,使我對“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。

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  歸根結(jié)底,“優(yōu)化”是運(yùn)籌學(xué)的核心思想,也是其目的,意味著在解決一個(gè)問題或達(dá)成一個(gè)目標(biāo)的過程中取得最優(yōu)解。中國國內(nèi)最早在上個(gè)世紀(jì)六十年代就有數(shù)學(xué)家提倡用“優(yōu)化”的思想解決實(shí)際問題,其中一位就是著名數(shù)學(xué)家華羅庚先生,他的“0.618法”能夠通過較少的試驗(yàn)次數(shù)找到最合理的工藝條件,當(dāng)時(shí)為提高工業(yè)生產(chǎn)效率提供巨大幫助。

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