华为云瑶光，中国首冠！多冠王！

近日，在第12届 DIMACS 算法挑战赛（12th Implementation Challenge on Vehicle Routing Problems）中，华为云瑶光调度算法团队联合华中科技大学团队参赛，最终斩获两项冠军、一项亚军、两项季军，是所有参赛队伍中唯一获得多个冠军的团队，也是获得前三名最多的团队，同时，也是中国团队首次在DIMACS比赛中获得冠军。这是该团队在获得GECCO 2020 OCP&USCP比赛双赛道冠军，以及刷新50多项PDPTW榜单世界最好记录之后，再次斩获的国际重量级大赛冠军。

DIMACS算法挑战赛始于1990年，由美国离散数学和理论计算机科学中心（Center for Discrete Mathematics and Theoretical Computer Science, DIMACS）发起并主办，致力于推动重大应用问题的算法研究，是计算机领域历史最悠久、最专业的国际算法竞赛之一。历届赛题包括旅行商问题，图分割问题，网络流问题，最短路径问题，半正定规划等，都是计算复杂性理论和运筹优化领域中最困难、最富挑战的课题。鉴于比赛在业内的权威性以及赛题的巨大研究和应用价值，本次挑战赛吸引了领域内全球最顶尖的50多支研究团队参赛，来自包括，业内全球众多知名公司和高校，以及法国、加拿大等国家级研究机构，其中也不乏多位该领域的国际著名学者及院士组队参赛，使得本次比赛竞争尤其激烈。

       本届DIMACS算法挑战赛主题是广义的VRP问题（Vehicle Routing Problem）。 VRP 问题属于典型的NP-难问题，已被学术界和工业界持续研究超过半个世纪。和历届赛题一样，该问题是领域内极富挑战的课题，求解难度非常大，也是典型的同时在理论上和实践中都有巨大研究价值的课题，至今也仍然是研究和应用的热点领域。

       VRP问题核心是在图网络中寻找满足一系列约束情况下最优路径，其中最优化的目标可以包括，最少时间、最小成本等，更一般化地，在有限的资源和特定的约束条件下，求解一个或者多个最优目标。VRP问题广泛应用于资源调度、物流配送、航路规划等众多领域。在云场景下，同样面临着多种此类复杂的约束优化问题。一个典型的场景，比如，如何在满足各种约束（比如，容量、拓扑结构、功率）的前提下，最优化云资源的利用率和最大程度地保障租户的服务质量。这是关乎云平台的运营能力和客户服务质量的关键问题，也是云平台的核心竞争力之一。 以公有云的规模，在保障用户服务质量的前提下，每提升1%的资源利用率，可能意味着上千万的成本节省。华为云一直在相关优化算法研究领域重兵投入，同时也积累了深厚的经验，这也是团队参加本次比赛的底气之一。

华为云瑶光调度算法团队由“天才少年”和“博士军团”领衔，并与华中科技大学吕志鹏教授团队就调度优化领域展开了深入合作，致力于解决华为云调度场景下面临的多种复杂的优化问题。瑶光调度算团队中的“天才少年”都是顶尖的算法高手，对算法的设计和实现有极其丰富的经验，此前在ACM竞赛中获奖无数；吕志鹏教授团队也在优化算法领域经验丰富，曾多次获得优化领域重量级大赛的冠军。瑶光调度算法团队基于华为云瑶光智慧云脑构建了“面向云场景的智能决策优化求解引擎框架”，以及基于该框架的灵活可扩展的算法策略库，以适应云上多变的场景和求解需求，尤其是大规模、复杂约束的优化问题的求解。本次比赛，团队基于此求解引擎框架和算法策略库，设计了针对该问题的全新邻域搜索算子和扰动机制，并通过懒加载的缓存机制极大程度地提高了邻域搜索的效率。从结果上看，团队获得冠军的算法在总分上平均领先第二名5%以上，在部分算例上，结果甚至比其他最好结果好10%以上，在这样一个竞技平台上以及对于一个已经被研究超过50年的问题而言，这是一个极为难得的结果。

未来，华为云将持续优化瑶光智慧云脑的决策优化求解能力，在全域调度、容量管理、SLA保障以及更多的场景下持续发挥价值，释放更多技术红利，为各行各业提供极致性能、极致稳定、多样性算力、云边端协同的云基础设施。同时，华为云将持续发挥全栈技术创新能力，继续探索分布式云形态下全域调度、软硬协同等技术，为企业提供极优极简的云上体验。