高可信、高性能、30+求解类型！渊亭科技推出决策优化大模型及智能体套件

2025-04-03

在智能化浪潮席卷各行各业的今天，运筹决策领域面临的挑战与日俱增。特别是对于大规模、多目标的业务场景，传统优化方法往往受到使用门槛高、模型固定、算法受限的束缚，影响决策效率。如何精确高效地生成决策方案成为了行业亟待解决的痛点。

近日，渊亭科技正式发布了面向运筹决策领域的专项大模型和智能体套件。

天筹·决策优化大模型以渊亭科技自主研发的天机·军事大模型为基础，依托渊亭科技在指挥控制、辅助决策领域的深厚积累，结合大量的运筹学教程案例、工业物流等行业运筹案例、以及军事筹划等实战数据，采用监督指令微调和强化学习反馈等多种方式再训练，深度优化了对复杂问题的决策求解能力。

天筹·决策优化大模型覆盖数学规划与优化、网络与系统分析、决策与博弈、智能优化与启发式算法等运筹任务领域，支持30+种运筹求解类型，广泛应用于军事智能、生产制造、仓储物流、金融科技等八大领域。可用于生产排产、作战规划、物流运输路径优化等典型应用场景，并精准求解战场资源调度、供应链优化、智能调度、风险评估等具体问题。

其独特优势之一在于提供能加速将模型应用落地行业实际需求中的运筹决策门户，包括数学建模可视化、LLM+OR建模工具、模型评估等模块；同时，在运筹决策大模型基础之上，融合渊亭科技多年指控智能产品和项目经验，开发出面向作战筹划、任务规划、火力编排、杀伤链生成等军事智能体，提供端到端的应用服务能力，实现“行业基座大模型-专题大模型-业务智能体”的全栈赋能体系，更进一步降低大模型在行业的应用难度。

天筹·决策优化大模型深度融合了人工智能与运筹学技术，采用自研高性能求解器、引入高质量运筹数据集微调以及规范化求解过程等，有效改善通用大模型在运筹优化中所面临的困境：

通过引入涵盖八大应用领域的5000+高质量运筹数据集深度微调，天筹·决策优化大模型可精确理解问题需求、敏锐捕捉隐含约束，生成更符合业务逻辑的目标函数，破解通用大模型在运筹优化中所面临的建模能力不足困境。

案例：通过对比建模过程可见，与通用大模型相比，天筹·决策优化大模型在建模能力上的优势尤为突出，其可正确理解业务问题核心，为运筹问题数学模型的构建奠定基础。

天筹·决策优化大模型基于自研求解器，实现算法智能推荐与参数自动适配，可消除通用大模型运筹优化中出现的"建模-求解"割裂，显著提升求解效率。

案例：通过对比运筹问题求解过程可见，天筹·决策优化大模型可直接输出可行方案，真正助力用户高效决策。

基于标准问题模板，天筹·决策优化大模型可有效避免问题定义模糊；通过模型规范化转换，将复杂业务场景映射为标准数学模型；依托大模型数学解析能力，精准提取求解参数，显著提升决策的准确率。

案例：通过对比建模求解结果对比可见，天筹·决策优化大模型依托规范化的求解流程，显著提升了决策的准确率。

在大模型的广泛应用推动下，运筹优化领域正迈入全新的发展阶段。天筹·决策优化大模型专为决策优化打造，特别优化了从问题识别、数学建模再到求解优化的全流程智能化能力。

下面，我们用一个案例进行分析，对比通用大模型，天筹·决策优化大模型在精确求解复杂决策问题方面的独特优势。

在数字化转型浪潮中，复杂问题的智能求解能力已成为企业构建差异化竞争优势的关键。渊亭科技推出的自研求解引擎，集成了数学规划、多目标优化、网络分析与启发式算法四大核心技术领域，支持30+类型业务应用场景，致力于为用户提供高效、精准、可扩展的决策优化解决方案。

引擎内置先进的线性规划（LP）、整数规划（IP）和非线性规划（NLP）求解器，支持大规模变量与约束条件的快速处理。

为资源分配、生产调度、路径规划等问题提供全局最优解，确保决策的科学性和可执行性。

现实中的优化问题往往涉及多个相互冲突的目标（如成本vs服务质量、效率vs能耗）。

引擎采用权重法、ε-约束法等智能权衡技术，自动生成帕累托前沿解集，帮助用户在多个目标之间权衡，找到最优解集，实现决策的平衡与优化。

引擎基于图论算法，可高效解决最短路径、最大流、最小生成树等经典问题，并支持动态网络实时优化，为优化决策提供深入的结构性洞察。

在物流配送、交通规划、社交网络分析等领域，可显著降低运输成本或提升网络连通性。

引擎针对NP难问题或高维非线性场景，融合遗传算法、模拟退火、禁忌搜索等启发式技术，在计算资源有限或问题规模过大时，可在合理时间内逼近全局最优解。

天筹·决策优化大模型内置可视化数学建模工具，在保证数学建模的严谨性与专业性的前提下，完美融合排版优势与交互式建模的便捷性，大幅提升数学模型设计的效率。

● 支持AMS数学符号、多行公式及定理环境，保持数学模型的规范性；

● 通过图形界面拖拽变量、约束与目标函数的数学公式或表达式，兼顾建模过程的直观与精确度；

● 场景模板化，内置生产排程、物流路径、库存优化等行业模板，开箱即用，支持自定义扩展；

● 无缝衔接求解引擎，可一键对接数学规划与优化算法，实现从建模到求解的闭环。

军事决策优化智能体是公司在军事领域多年实战经验与前沿技术深度融合的创新成果。系基于公司在军事领域长期积累的作战规则、指挥体系及战术原则等，深度融合人工智能、运筹优化、大数据分析等现代技术，形成的场景化、可落地的智能决策支持应用。

其本质是AI Agent，即具备“感知-决策-执行-学习”闭环能力的自主系统。它通过深度强化学习（DRL）自适应战场环境，利用知识图谱提升战术推理能力，并结合启发式搜索与数学优化计算生成最优战术方案。它不仅能快速响应战场变化，还能通过多智能体协助，实现大规模军事任务的全局优化，构建智能化、数据驱动的军事决策体系。

基于多源情报和战场环境数据，自动生成作战方案，支持陆、海、空、天、电多维战场协同规划。

结合作战理论和优化算法，智能分析战场态势，评估敌我态势、资源配置，快速制定战役级别的作战计划，确保指挥链高效衔接。

采用多目标优化和强化学习算法，自动生成最优任务分配方案，合理调度各作战单元（地面、空中、海上、网络战力量），确保多兵种协同作战。

可实时调整任务分配与执行路径，适应战场突发变化，提高任务成功率。

结合目标价值、武器效能和弹药库存，智能匹配最优打击方案。

运用非线性优化算法，统筹火力单元（如导弹、火炮、无人机）的射程、毁伤概率和响应时间，最大化作战效能，实现高效能战场打击。

采用复杂网络分析和动态规划方法，自动化生成与优化从目标探测、跟踪、决策到打击、评估的全链路流程。

通过实时数据融合和预测分析，压缩OODA（Observe-Orient-Decide-Act，观察-调整-决策-行动）循环时间，确保先敌发现、先敌决策、先敌打击。

天筹·决策优化大模型通过全链路智能优化，实现从数据采集到决策输出的闭环智能化优化，突破传统方法在固定模型、人工调优和静态求解上的局限，构建出面向复杂多变环境的决策解决方案。其核心产品能力包括：

传统优化方法往往受限于固定模型和特定算法，导致求解过程难以适应复杂、多变的业务环境，优化能力存在边界。天筹·决策优化大模型突破了这一限制，通过解耦问题定义与求解方案，构建标准化的运筹决策范式，实现无限优化拓展能力。

问题解耦与标准化建模：自动解析输入数据，识别核心变量、约束条件和目标函数，将复杂业务问题映射为标准数学模型，从根本上确保问题定义精准且具备领域通用性。

无限优化能力：通过标准化求解流程和自研求解器，模型具备跨场景、跨领域的无限拓展能力，可适配动态调度、资源分配、路径规划、风险规避等多种应用场景。

传统优化方式依赖手工建模与固定算法，难以快速适应复杂环境和动态变化，导致决策响应滞后、优化能力受限。天筹·决策优化大模型依托全过程自动化建模能力，打通从数据输入到优化方案输出的全链路智能决策流程，实现高效、精准、灵活的优化能力。

全过程自动化建模：整合数据采集、数学建模、智能参数调优及求解器技术，实现从数据输入到优化方案输出的无缝衔接，彻底消除传统优化中手工建模的瓶颈。

动态策略调整：依托实时数据学习和反馈机制，自动迭代求解方案，确保决策策略始终能动态适应环境变化和约束条件更新。

天筹·决策优化大模型构建了强大的无感知多决策技术体系：

多技术协同：模型融合求解器、强化学习、规则引擎与知识推理等先进决策技术，能够自动根据不同问题类型和场景需求，自动感知并匹配最合适的决策方法，从而实现全面且精准的解决方案。

无人工干预决策：借助多技术协同，系统实现自主判断和决策，确保关键规则和优先级要求得到严格执行，同时显著提升决策效率和系统稳健性。

以智能交通系统的交通信号控制场景为例：

通过多种技术的协同工作，模型能够在复杂多变的交通环境中，自动做出最优的信号控制决策，无需人工干预，有效提升交通系统的运行效率和安全性。

天筹·决策优化大模型通过环境要素补齐和强化学习优化，在动态不确定环境中实现高效优化决策，确保系统在复杂条件下始终保持最优状态。

环境要素补齐：融合历史数据、实时监测信息及外部预测数据，自动补全缺失的关键决策参数，确保优化过程的完整性和可靠性。

强化学习自适应优化：基于动态仿真环境持续学习，优化关键决策变量，实时调整策略，以适应不断变化的外部条件，实现全局最优。

在复杂业务场景下，决策往往需要在多个相互制约的目标之间权衡，例如成本最小化、收益最大化、资源均衡利用、风险控制等。传统求解方式难以兼顾所有目标，通常依赖人工经验调整，导致方案难以全局最优。

天筹·决策优化大模型具备强大的多目标优化求解能力，能够在复杂约束条件下自动平衡业务需求，动态优化决策方案：

多目标平衡：在面对成本、收益、效率和风险等多重约束时，自动权衡各目标之间的关系，从而确保整体决策方案达到全局最优，而无需依赖人工经验。

自适应求解路径：针对不断变化的业务需求，动态调整求解策略，灵活适配复杂约束条件，降低局部最优风险，提升整体决策质量。

在实际业务中，决策并非一蹴而就，而是一个持续优化的过程，受到动态环境、突发事件、约束变化等因素影响。传统优化方法往往是静态求解，缺乏自适应能力，导致方案在实际执行过程中难以匹配实时需求。

天筹·决策优化大模型具备反馈优化机制，能够在决策执行过程中持续采集业务反馈数据，并通过强化学习和智能约束补齐能力，自适应调整优化策略，确保决策方案始终符合业务动态需求：

实时反馈采集：在决策执行过程中，自动持续采集业务反馈数据，实时监控优化效果并进行效果评估。

迭代优化机制：依托强化学习和智能约束补齐技术，自动调整和优化决策方案，形成闭环反馈迭代机制，确保系统性能和决策准确性不断提升。

通过上述各项能力的有机融合，天筹·决策优化大模型能够在复杂、多变的业务环境中实现高效、精准且持续进化的智能决策，显著提升企业的运营效率和竞争优势。

在现代战争中，空袭威胁日益复杂，对导弹防空系统提出了更高的要求。尤其是在面对多目标、多威胁以及动态变化的战场环境时，传统方法通常依赖指挥员的经验与判断，往往难以在有限的时间内找出最优拦截策略，基于人工智能的解决方案成为破局关键。

对此，可通过引入"决策优化大模型+智能体"的方式，构建 AI 驱动的智能防空杀伤链，以显著提升复杂战场环境下的防空作战效能。

智能防空杀伤链智能体建设

在目标发现阶段，探测智能体（如分布在各区域的雷达、红外探测器和无人机侦察平台）利用先进的传感器技术，实时采集海量战场数据，并通过大模型进行数据融合、噪声过滤和异常检测，迅速识别出潜在威胁目标。

● 利用机器学习算法，这些智能体可以对目标运动轨迹进行预测，确保及时捕获目标变化，实现对来袭目标的持续监控。

● 通过网络化的信息系统，所有检测到的目标数据被快速上传至决策中心，形成全局态势图，为后续环节提供可靠基础。

智能防空杀伤链智能体目标发现、定位、跟踪

在完成目标发现和威胁评估后，下一步是火力分配，即如何合理分配导弹阵地的拦截任务，以最大化对敌机的摧毁概率。

传统的火力分配往往依赖指挥员经验和预设规则，难以在复杂战场环境下实时优化。

而天筹·决策优化大模型能够基于运筹学方法和强化学习技术，在多目标、多约束条件下，快速求解最优火力分配方案，提高拦截效率。

智能防空杀伤链决策优化智能体决策

目标瞄准阶段：经过前期的目标发现、定位和跟踪后，火控系统智能体会对目标进行精确定位，结合导弹阵地的实时状态和目标的具体位置，生成最优打击方案。

打击阶段：导弹阵地执行精准的拦截任务，智能化控制系统根据火力分配和瞄准方案，启动相应导弹进行拦截。
评估阶段：战斗后评估智能体会通过实时回传数据，评估拦截效果，包括命中率、目标摧毁情况以及火力使用效率。基于评估结果，系统能够对作战策略进行调整和优化，确保下一轮作战中的更高效决策。

在复杂多变的战场环境中，这种基于杀伤链的智能化防空体系大大提高了反应速度和决策精度，最大化了作战效能和任务成功率。