运筹优化算法在物流、制造、零售等领域中发挥着重要作用，但传统算法的设计高度依赖专家经验，开发周期长、成本高，且难以适应复杂多变的业务场景。此外，传统算法往往基于固定规则或简单启发式方法，难以实现全局最优解，导致资源利用率低、运营成本高。

1.2 大模型潜力

    随着大模型的快速发展，其强大的生成能力和优化能力为自动算法设计提供了新的解决方案。大模型能够通过学习海量数据和优化案例，自动生成高效、定制化的运筹优化算法，显著提升开发效率和算法性能。同时，结合进化算法（如遗传算法）的优化思路，大模型能够动态调整算法策略，避免陷入局部最优，实现更智能的优化效果。此外，生成的算法可以直接集成到生产环境中，通过标准化接口实现无缝部署，大幅缩短从设计到应用的周期。这一方法不仅降低了算法开发的门槛，还能通过持续学习和优化不断提升性能，为企业提供更智能、更高效的决策支持，推动运筹优化技术在实际生产中的广泛应用。

2 自动算法设计

    在物流调度、资源分配等场景中，传统运筹决策算法面临以下痛点：

    ①开发效率低：算法设计依赖人工经验，开发周期长，难以快速响应业务需求。

    ②适应性差：传统算法难以适应动态变化的业务场景，缺乏复杂场景的处理经验。

    ③优化效果有限：依赖固定规则或简单启发式方法，难以实现全局最优解，导致资源利用率低、运营成本高。

2.1 遗传进化算法

    传统遗传进化算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，逐步优化问题的解。其核心流程包括初始化种群、适应度评估、选择、交叉、变异和迭代，具有全局搜索能力强、适用性广、鲁棒性高和并行性好的优点。遗传算法广泛应用于函数优化、组合优化、机器学习、工程设计等领域，并通过自适应机制、多目标优化、混合算法和并行计算等改进方法不断提升性能。总的来说，遗传算法是一种强大而灵活的优化工具，能够有效解决复杂的优化问题，为各领域提供了重要的技术支持。

    利用大模型赋能运筹优化场景，并结合遗传算法的进化思路，可以显著提升优化效率和效果。大模型可以生成高质量的初始解或启发式规则，辅助遗传算法的初始种群生成，避免种群陷入局部最优。

    大模型能够根据优化过程中的反馈动态调整策略，参考遗传算法的交叉、变异逻辑，学习不同代码方案的算法、算子和参数设置等，取其精华去其糟粕，提升算法的适应性和搜索效率。代码方案分数高，则后续迭代更偏向于学习该模式；代码方案分数低，则利用大模型的分析能力，判断优劣，尝试改进代码，持续优化，直到达到目标分数或迭代轮数。

    大模型还可以通过学习和权衡多个目标函数，帮助决策者找到更合理的解决方案。在适应度评估阶段，我们采用本地定制评估器，减少计算成本；在选择、交叉与变异阶段，大模型可以指导算法的操作，避免无效或破坏性的变异，同时保留高质量个体。另外，大模型的预测可能存在偏差，导致优化方向偏离实际需求，因此需要进行局部校正。通过以上思路，可以在运筹优化场景中实现更高效、更智能的解决方案。 

2.2 反思机制

    通过结合大模型的生成能力和进化算法的优化能力，逐步改进代码的性能。它的设计思路可以概括为以下几个关键点：

2.2.1 生成与优化结合 

    进化算法的优化能力：通过遗传算法（Genetic Algorithm）的交叉（crossover）和变异（mutate）操作，逐步改进代码的性能。进化算法的核心思想是“优胜劣汰”，通过不断迭代，找到最优解。

     大模型的生成能力：利用大模型（如 OpenAI 或 DeepSeek）生成高质量的初始代码。大模型能够根据提示（prompt）生成符合需求的代码片段，为后续优化提供基础。

2.2.2 多层次反思机制

    短期反思：在每一代种群中，比较不同代码的表现，生成局部改进建议。短期反思的目标是快速优化当前种群中的代码。

    长期反思：总结所有短期反思，生成全局改进建议。长期反思的目标是发现代码优化的全局规律，指导后续的优化方向。 

2.2.3 动态执行预评估 

    动态执行：通过 exec 函数动态执行生成的代码，并捕获输出结果。

    适应度评估：通过适应度函数（fitness function）评估代码的表现，计算其适应度分数。

2.2.4迭代进化

    通过多次迭代，逐步优化代码种群。每次迭代包括种群初始化、评估、反思、优化等步骤。最终目标是找到适应度最高的代码，即最优解。

2.3 功能实现

2.3.1 代码生成

    API 调用：通过调用大模型的 API，生成符合需求的代码。API 调用时，可以设置随机种子（seed）和温度参数（temp），控制生成代码的随机性和多样性。提示工程：通过系统提示（system_prompt）和用户提示（user_prompt），指导大模型生成符合需求的代码。提示工程是代码生成的关键，直接影响生成代码的质量。

2.3.2 代码执行与评估

    代码抽取：从给定文本中提取 Python 代码块。

    动态执行：通过 exec 函数动态执行生成的代码，并将执行结果存储在局部命名空间中。

    超时处理：使用 signal 模块设置代码执行的超时时间，防止代码执行时间过长。如果代码执行超时，抛出 TimeoutException 异常，放弃该解。

    动态导入：通过解析代码中的导入语句，动态加载所需模块。支持 import 和 from ... import ... 两种导入方式。

2.3.3 种群初始化和评估

    种群初始化：生成初始种群，种群大小由 population_size 决定。每个个体的生成使用不同的随机种子和温度参数，以增加种群的多样性。

    适应度评估：对种群中的每个代码个体进行评估，计算其适应度分数。适应度分数是代码优化的核心指标，决定了代码的“优劣”。

2.3.4 反思与优化

    短期反思：比较种群中不同代码的表现，生成局部改进建议。短期反思的目标是快速优化当前种群中的代码。

    交叉操作：根据短期反思建议，优化较差的代码。交叉操作的核心思想是将优秀代码的“基因”传递给下一代。

    长期反思：总结所有短期反思，生成全局改进建议。长期反思的目标是发现代码优化的全局规律，指导后续的优化方向。

    变异操作：根据长期反思，对当前最优代码进行微调。变异操作的核心思想是引入随机性，避免陷入局部最优解。

2.3.5 进化过程

    迭代优化：通过多次迭代，逐步优化代码种群。代包括种群初始化、评估、反思、优化等步骤。

    记录最优解：在每次迭代中，记录当前种群中适应度最高的代码个体及其分数。

2.4 核心逻辑 

2.4.1 结合大模型与进化算法 

    大模型的生成能力：利用大模型生成高质量的初始代码，为后续优化提供基础。 

    进化算法的优化能力：通过遗传算法的交叉和变异操作，逐步改进代码的性能。 

2.4.2 多层反思机制 

    短期反思：快速优化当前种群中的代码。 

    长期反思：发现代码优化的全局规律，指导后续的优化方向。 

2.4.3 动态执行与评估 

    动态执行：支持动态解析和执行生成的代码。 

    适应度评估：通过适应度函数评估代码的表现，确保优化方向正确。

2.4.4 模块化设计 

    代码结构清晰，功能模块化，便于扩展和维护。 

    每个模块（如代码生成、代码执行、反思优化）都可以独立调整和优化。 

2.5 人员投入推荐场景探索应用 

2.5.1 背景 

    在网点运营中，班组排班是一个关键环节。当班组配置固化后，网点需要根据实际情况填写总排班人数。为了更高效地分配人员，系统需要基于历史数据和业务目标，自动生成各班组的人数推荐建议。借助大模型的代码生成能力，我们可以设计一个启发式算法，完成人员投入推荐模块的开发，帮助网点实现智能化排班。 

2.5.1.1 输入信息 

    系统需要以下信息来生成推荐策略： 

• 班组信息：包括班组名称、负责的班次以及收件时段 

• 派件班次维度数据：派件班次的区域收入及件量均值 

• 收件时段维度数据：收件班次的区域收入及件量均值 

• 网点总人数：网点当前可用于排班的总人数

• 特定班组人数：网点可能已经为某些班组明确了人数（基于实际场景）

• 区域基础信息：网点覆盖的区域范围及其特征 - 模型约束：例如件量、收入、耗时等限制条件 

• 模型目标：例如平衡收入、最大化人效等 

2.5.1.2 输出信息 

    系统将生成以下结构化数据，供网点参考： 

• 班组人员分配：每个班组推荐的人员数量。 

• 班组收入分析： 

• 班组总收入 

• 人均收入 

• 收入构成明细（每个派件班次的人均收入、每个收件时段的人均收入）

• 人效分析： 

• 派件高峰时段的人效（人均处理件量或收入） 

• 收件高峰时段的人效 

2.5.1.3 传统解决方案 

    1) 问题定义与理解 

• 明确目标：确定需要优化的目标。例如： 

• 人员投入的效能最大化（如完成更多任务或提升服务质量） 

• 成本最小化（如减少小哥加班） 

• 收入均衡（如确保不同区域或班次的收入分配合理） 

•  理解约束：识别问题的限制条件。例如： 

• 班次约束（如每个班次需要的最小或最大小哥数量） 

• 商圈约束（如不同区域的小哥需求差异） 

• 效能约束（如小哥工作量不能超过单小时最大配送单量） 

• 确定决策变量：定义影响目标的关键变量，例如： 

• 每个班次的人员数量 

• 人员分配到不同区域或任务的方案 

• 人员的工作时长或排班安排 

    2) 数据交互 

• 出/入参：与上下游定义结构化交互方式，例如： 

• 数据类型 

• 数据结构 

    3) 启发式建模 

• 建立目标函数：将优化目标转化为数学表达式 

• 定义约束条件：将所有限制条件用数学公式表示 

    4) 数据收集与预处理 

• 收集数据：获取模型所需的输入数据，例如： 

• 人员数量、可用班次等 

• 任务需求、区域分布、班次安排等 

• 历史效能数据、收入数据等 

• 数据清洗：处理缺失值、异常值等。例如： 

• 填补缺失的班次需求数据等 

• 剔除异常的人员效能记录等 

• 数据转换：将数据转换为模型所需的格式。例如： 

• 将班次需求标准化为统一单位等 

    5) 模型求解 

• 选择算法：根据问题特点选择合适的模型。例如： 

• 线性规划（LP）或整数规划（IP）用于简单问题 

• 模拟退火、大邻域搜索算法用于复杂问题 

• 验证解的正确性：检查解是否满足所有约束条件。例如： 

• 确保每个班次的人员数量符合要求 

• 确保配置班组满足商圈约束 

    6) 结果分析与验证 

• 解释结果：将数学解转化为实际决策建议。例如： 

• 推荐每个班次的人员分配方案 

• 每个班次的收派收入详情 

• 敏感性分析：分析模型对参数变化的敏感程度。例如： 

• 人员需求增加10%对效能的影响 

• 班组人数调整对收入均衡的影响 

• 验证可行性：确保解在实际应用中可行。例如： 

• 在小范围内试运行人员分配方案 

• 与相关部门讨论方案的可行性

2.5.1.4 业务目标 

    目标是从零开始构建一个完整的代码模块，只需确定传统方案中的 「一、与产品拉齐需求文档」和「二、与后端拉齐交互方案」 。剩余模块全由智能决策引擎自动化完成，实现智能化的人员分配推荐。具体来说： 

    1) 自动化生成代码：通过大模型的代码生成能力，直接代码模块，并验证可用性 

    2) 结构化输出：代码能够接受输入参数，并输出结构化的JSON数据 

    3) 算法优化：对比不同启发式算法（如贪心算法、遗传算法等）的效果，选择最适合业务场景的方案，并持续迭代 

    4) 高效性与可扩展性：代码需要满足时效性要求，能够在短时间内完成计算，同时具备良好的扩展性，以适应未来业务变化 

    5) 无人干预：整个代码生成和优化过程由大模型主导，无需人工介入，确保快速迭代和部署

2.5.2 模型设计 

2.5.2.1 提示词设计 

    反思机制中涉及大量的提示词模块。常规模式下，大模型只需两类提示词

    1) 系统提示词：定义系统角色 

    2) 用户提示词：输入用户问题/需求 

    但是在反思机制下，我们还需定义以下提示词： 

    1) 短期反思机制系统/用户提示词：比较不同算法之间的优劣，并让大模型给出改进建议 

    2) 交叉用户提示词：通过短期经验结合代码，生成更优的代码 

    3) 长期反思用户提示词：总结历史优秀代码中的核心逻辑 

    4) 精英用户提示词：通过长期经验总结改进现阶段最优的代码，尝试突破局部最优 

    5) 目标提示词：根据不同需求，输入出/入参结构，定义目标和约束 

在使用过程中，对于不同项目需求，只需更改目标提示词，剩余提示词视为解决运筹算法生成的通用prompt，示例如下：   

2.5.2.2代码自动化流程

    在处理大模型生成的字符串结果时，首先需要从中自动提取出Python代码片段，随后通过静态分析和动态执行相结合的方式，对代码进行异常校验和循环依赖检查，确保语法正确且可执行。引入必要的测试数据，执行代码并捕获运行时的输出或错误信息，最终通过预设的评估指标对每轮迭代的结果进行评分，从而实现对模型生成代码质量的自动化评估与优化。    

2.5.3 模型训练

2.5.3.1 定义评估器

    评估大语言模型（LLM）输出的合理性，一方面要求代码完整执行，另一方面主要关注班组收入差异的分布是否符合预期。它从输入参数中获取班组等级信息，并从 LLM 输出中提取班组的平均收入数据。通过比较相邻班组的收入差异比例，判断其是否在预设的合理范围内。如果差异比例符合要求且班组等级不同，则给予高分；否则，根据差异比例与合理范围的接近程度调整得分。最终，所有相邻班组的得分取平均值，并结合标准分数，生成一个综合的适应度评分。如果输入数据为空或不符合条件，则返回默认值 0。 

2.5.3.2 初始化种群

    基础模型选择deepseek-v3，通过随机种子和温度来初始化种群，引入一定的随机性和多样性，以确保算法能够充分探索解空间的不同区域。从而确保每次运行算法时生成的初始种群具有差异性，这有助于评估算法的鲁棒性和稳定性。通过结合随机种子和温度参数，可以在初始化种群时平衡探索与开发的能力，为后续的优化过程奠定良好的基础。

    在优化算法中， 初始种群设置为6 ，通过设置不同的 随机种子和温度参数，利用长短反思机制生成不同的解；接着，从所有解中提取代码并判断其可执行性，结合测试数据和预定义的适应度函数对每个解进行评估，判断其是否可用并计算相应的评估分数，从而筛选出最优解或进入下一轮迭代优化。 

    初始解示例： 

    初始最优解示例：

    结论：最终生成的初始解中只有3个可执行，分别采用了大邻域搜索算法和遗传算法来实现，其中解1和解2虽然都采用了大邻域搜索算法，但是分数并不相同。从中可得出即使是使用同一启发式算法，大模型也会给出不一样的思路解答问题。在初始解解中共花费时间790秒，生成6个解，生成1个初始解的平均时间为131.67秒。

2.5.3.3 短期反思建议

    比对不同解的质量，将两个代码及其分数传给大模型，让大模型给出较差解的优化建议。每轮会尽可能生成满足预先设定的6个解。可以看到在第3轮中解中已经出现98.64分和93.82分两个比较优秀的解，已经可以作为baseline提供给算法工程师使用。 

    第1轮示例：

    第2轮示例：

    第3轮示例： 

    第3轮中最优的2个代码对比为：

    1) 评分更高的代码（98.64）在实现上更为简洁，专注于大邻域搜索（LNS）算法，逻辑清晰且易于理解

    2) 而较差的代码（93.82）虽然结合了模拟退火（SA）算法，但复杂度增加，且未显著提升性能。建议简化混合算法，减少不必要的复杂度，提升效率。

    结论：大模型在优化过程中并未局限于初始解中采用的大邻域搜索算法和遗传算法，而是进一步探索并尝试了模拟退火算法（Simulated Annealing），同样取得了较为可观的效果。模拟退火算法通过引入温度参数和控制接受较差解的概率，能够在搜索过程中有效平衡探索与开发，避免陷入局部最优。这一结果表明，结合多种优化算法的混合策略能够显著提升求解效果，为后续研究和应用提供了有价值的参考。

2.5.3.4 长期反思建议

长期反思更加注重宏观层面的价值，强调从全局视角审视问题。它通过对历史经验的总结、对当前状态的评估以及对未来趋势的预测，帮助决策更好地把握问题的本质，制定更具前瞻性和适应性的策略。

示例：

2.5.3.5 迭代过程

人员投入推荐问题求解较为简单，因此代码迭代只需4轮便可以得到较好的效果。从图中可以看到大模型每轮输出结果并不稳定，因此每轮都加入上一轮的精英解寻优

    1) 随着训练次数增加，有效解数量及质量都获得提升

    2) 在第2轮中出现高分解后，随后在第3轮大模型还产出了另外两个高分解，提供了更多的baseline选择。

2.5.3.6最优结果

    部分核心代码示例

    从代码中可以看出，整体简洁，逻辑清晰。代码在设计和实现时充分考虑了问题的约束条件和优化目标，确保了结果的合理性和可行性。对于依赖字段的计算，代码处理得非常准确，符合预期行为，能够正确反映数据之间的关联关系。整体而言，这段代码在功能实现和代码质量上都符合预期，可部署后使用接口调用。

2.5.4 模型对比    

    对比deepseek最近推出的深度思考模型r1，由于r1自身具备深度思考能力，所以尝试r1在单次迭代过程的效果，如下：

在生成代码前，r1会先理解问题，分为以下几步：

    1) 确定数据结构，字段之间的关联性

    2) 确定优化目标，保证解的正确性

    3) 考虑如何建模，给出示例，加强理解

    4) 建模之前的数据处理工作，将入参中的字段与约束、目标结合

    5) 启发式算法选择，根据问题、规模、性能选择不同算法，列举可用算法的步骤及实现思路，并给出伪代码，考虑可能遇到的问题

    6) 最终使用的算法，预定义代码结构

    7) 输出终版代码

    由于r1引入了深度思考，因此对需求有了更深刻的理解。从可能遇到的问题、不同算法的优劣、字段之间的依赖关系以及确保目标和约束的绑定。在尝试3次代码输出中，有2次完整给出可执行代码，分数分别为94.21、98.21，存在1次代码有bug不可执行，每次耗费时长20min左右。

    结果对比：

    两种方案在耗时和最高分数上较为相似，区别： 

    1）v3反思机制是使用基础模型多次迭代，过程产出大量解，但会包含一些低质量解； 

    2）r1则是单次请求，利用强化学习的思路先思考如何做，再去实现，模型内部添加更多的自我反思，缺点是不能保证一次产出最优解，可能20min输出解不可执行。 对于运筹优化问题，解题思路会存在大量的一致性，可参考r1深度思考的逻辑优化思维链引导，只使用基础模型达到更好的效果，提升性能的同时，保证稳定产出可执行的最优解/局部最优解。 

3 未来展望 

    利用大模型生成运筹优化算法并方便生产部署，自动化代码生成与优化的应用场景非常广泛。以下是几个典型的应用场景： 

• 自动化测试代码生成 

• 背景：在软件开发中，测试代码的编写是一个耗时且容易出错的过程，自动化测试代码生成可以显著提高开发效率。 
  

• 应用：生成单元测试、集成测试和性能测试的代码。通过进化算法优化测试覆盖率，确保测试代码能够覆盖更多的边界条件和异常情况。
  

• 优势：减少人工编写测试代码的工作量，提高测试代码的质量和覆盖率。 
  

• 算法优化

• 背景：算法设计和优化是计算机科学的核心问题之一，许多算法（如排序、搜索、图算法等）需要根据具体场景进行调整和优化。 

• 应用：自动生成和优化算法代码，提高算法的性能和效率。针对特定问题（如大规模数据处理、实时计算等），生成高效的算法实现。 

• 优势：减少算法设计和实现的时间成本，通过进化算法找到更优的算法实现。 

• 自动化编程助手

• 背景：随着人工智能技术的发展，自动化编程助手正在成为开发者的重要工具。它们可以帮助开发者快速生成代码、修复错误和优化性能。 

• 应用：作为编程助手，帮助开发者快速生成和优化代码，提供代码补全、错误修复和性能优化建议。 

• 优势：提高开发效率，减少编码错误，帮助开发者专注于业务逻辑，而不是底层实现。 

• 代码知识库

• 背景：在软件开发过程中，积累和复用代码知识是提高开发效率的重要手段。然而，代码知识的整理和管理往往需要大量的人力和时间成本。 

• 应用：构建基于大模型的代码知识库，自动从开源项目、企业代码库和历史项目中提取代码片段、算法实现和最佳实践。通过自然语言处理技术，开发者可以通过自然语言查询快速获取相关代码示例或解决方案。 

• 优势：提升代码复用率，减少重复开发工作，帮助开发者快速找到高质量的代码参考，降低开发门槛。 

• 垂直化模型

• 背景：不同行业和领域对算法的需求差异较大，通用模型无法满足特定场景的优化需求。 

• 应用：针对特定行业（如物流）或特定问题（如路径规划、资源调度、库存管理等），训练垂直化的大模型。使模型能够结合行业知识和业务规则，生成更符合实际需求的优化算法。 

• 优势：提高算法的适用性和精准度，满足行业特定需求，推动算法在实际业务中的落地应用。 

• 仿真系统

• 背景：在实际部署算法之前，需要在模拟环境中验证其性能和可靠性，以减少试错成本。 

• 应用：结合强化学习技术，大模型可以在仿真系统中不断优化算法性能。通过模拟真实业务场景，测试算法在不同条件下的表现，并迭代优化，降低试点试错成本。 

• 优势：降低算法部署风险，提高算法的实用性和可靠性，使其更贴近实际需求。 

• 数据可视化

• 背景：算法的复杂性和“黑箱”特性可能导致用户难以理解其逻辑和运行效果，影响信任度和可解释性。 

• 应用：引入数据可视化工具，将算法的运行过程、决策逻辑和优化结果以直观的方式呈现。例如，展示路径规划算法的路线选择、资源调度算法的分配结果等。同时，结合验证机制，确保算法的可靠性和可解释性。 

• 优势：增强算法的透明度和可解释性，帮助用户理解算法逻辑并监控运行效果，提升用户对算法的信任度。 

• 在线学习与持续优化

• 背景：业务环境动态变化（如市场需求波动、资源约束变化等），需要算法能够实时适应并优化。 

• 应用：构建“算法生成-部署反馈”闭环，利用强化学习技术动态更新模型参数。通过实时监控算法在生产环境中的表现，结合反馈数据不断优化算法性能。例如，在双十一物流峰值调度中，根据实时订单量和运力情况动态调整配送策略。 

• 优势：实现算法的自适应优化，提升算法在动态环境中的鲁棒性和效率，确保业务目标的持续达成。