第44章 馅饼！ (第2/3页)

来的笔，在论文空白处写下一行公式……

    蓝总盯着那行公式看了一会儿，又翻到后面几页：“那你这个框架，目前是纯粹基于规则的博弈搜索，对吧？”

    漆昊点头：“整篇论文讨论的都是确定性完全信息博弈下的搜索优化。”

    蓝总看了一眼旁边的技术人员，那人立刻会意，接过话头：“漆昊同学，我是华记研究院搜索优化组的负责人，姓陈，你这篇论文我们组里逐行读过了，数学推导非常漂亮，没有任何疑议，但我们在实际应用中遇到了一个困境。”

    “我们在做通信基站选址优化的时候，地形、遮挡、信号衰减、用户分布……这些变量之间的关系非常复杂，我们甚至写不出一个精确的估值函数。”

    “没有估值函数，你论文里那套剪枝理论的前提就不成立了，所以我们想问的是，在估值函数本身不可知的情况下，你觉得搜索优化还有出路吗？”

    漆昊没出声了。

    这个问题正好戳在他理论框架的边界上。

    他的一切推导，都建立在估值函数已知的假设之上，如果连估值函数都没有，还做什么？

    “那你们现在是怎么做的？”漆昊没有直接回答，而是先反问了对方。

    陈工苦笑了一下：“穷举加人工经验，工程师根据过去的项目经验手动设定一些规则，然后在候选方案里暴力搜索，效率很低，而且严重依赖老工程师的个人判断，人一走，经验就断了。”

    “如果估值函数写不出来……那能不能不写？”漆昊嘀咕了起来。

    蓝总挑了挑眉：“什么意思？”

    漆昊斟酌着措辞：“我是说，如果参数和结果之间的映射关系过于复杂，人工建模的成本太高甚至不可行，那有没有一种办法，直接从历史数据里，让某种数学结构自己去逼近这个未知的映射？”

    “类似于……用数据去拟合一个万能的函数逼近器？”

    汪总忽然从沙发上直起身子，说：“你说的这个思路，在我们无人机领域其实已经在摸索了。”

    漆昊转头看向他。

    “我们做无人机飞控，传统方案是PID控制器，纯数学模型，很精确，但前提是你对飞行环境有完整的物理建模。”

    “不过这种方式在高原上不行，风场湍流的模式千变万化，气压密度随海拔非线性变化，经典控制理论的模型假设全崩了。”

    “后来我们有个工程师，也是数学背景出身，他提了一个大胆的想法，直接拿飞行数据喂进去，让系统自己学。”

    “学？”漆昊敏锐地抓住了这个词。

    “对，学。”汪总点头，“他搭了一个多层的数学结构，输入是飞行器当前的状态参数，姿态角、角速度、气压、风速，输出是四个旋翼的转速指令，中间有好几层……怎么说呢，你可以理解成一层一层的非线性变换。”

    “每一层做一次线性组合，然后过一个非线性激活，上万个参数，全靠数据去调整。”

    多层，非线性变换，函数逼近。

    漆昊脑子里仿佛有什么东西被推开了一道缝。

    “等一下，你是说，这种结构理论上可以逼近任意连续函数？”

    汪总愣了一下，随即笑了：“你的直觉很准，确实有一个数学定理，好像叫什么万能逼近定理，说的就是这个意思，只要中间层的节点足够多，这种结构可以以任意精度逼近任何连续函数。”

    “那华记那个基站选址问题，如果把历史

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