智慧航空AI大赛-阿里云算法大赛总结 第一赛季总结

时间:2024-04-10 23:36:52

【以前的文章】最后一公里极速配送 - 阿里云算法大赛总结

总结一下新的教训

1.由于都是NP难题,获得最优解用常规的方法非常困难,对于不是算法科班出身的人来说,首先应该到网络上寻找一下论文,是否有一些好的经验。

2.保持平常心,这种比赛获奖很困难,生活还是要和往常一样,只是将空余的时间给做比赛

3.每一个小功能,小函数,尽可能做一些简单的单元测试,这种题目往往代码最后非常复杂,难以调试,不做单元测试,可能以后调试都很困难

4.熟悉使用语言的多线程工作方式,例如C#的多线程特点

5.寻找好的计算资源,尽量在多核CPU上运行

6.加入官方群,问题及时和官方讨论

7.利用晚上进行大规模的迭代测试和参数实验

8.中间结果保存,减少每次执行时间。

大家都是为了奖金去的(TOP10都有奖金),TOP17的名次,和自己实力符合。

智慧航空AI大赛-阿里云算法大赛总结 第一赛季总结

另外这次全程使用VS CODE 和 NET CORE 2.0 写的代码,在公司的PC和家里的MAC上通过GIT无缝衔接,体验不错。

代码:https://github.com/magicdict/AIForAirline

赛题:https://tianchi.aliyun.com/competition/information.htm?raceId=231609

一个人做题目很有趣,但是组队也不错,有人愿意和我组队参加第二赛季吗?难度增加不少的。前三有奖金,当然如果没有奇迹,基本上拿不到奖金的。

附上以前比赛经验:

穷举部分应该最后加入

一般来说,算法题目总归缺少不了排列组合的尝试,但是如果过早的在算法中引入了排列组合的大规模计算,则每次代码运行时间会很长,非常浪费时间。这里可以有两个方案,第一,可以做一个系统配置项,是否启用排列组合的尝试;第二,可以将排列组合的强度也做成一个配置项。

所谓的排列组合的强度,就是算法的广度和深度的限制。例如背包问题,如果全部有10个元素,我进行全排列尝试,20个元素,则进行简单的贪婪算法。这里的10就可以认为是一个阈值,超过阈值的时候,考虑到时间成本,使用一般的算法。

保证每次运行结果都是符合题目要求的

在复杂的场景下,你的算法可能是非常优秀的,但是可能在一个很微小的点上,是不符合题目要求的。题目要求是最大的前提,如果违反题目要求,再好的算法都是不能被采纳的。所以务必检查每次的运行结果是否符合题目要求。

保证编码正确

有时候,一个想法是正确的,但是往往可能出现编码的错误,使得结果变坏。所以,必须保证你的代码和你的想法是一致的。如果出现你的想法使得你的运行结果变差的时候,不要先急着推翻你的想法,而是应该先看一下是不是你的代码有什么错误,没有真正反映出你的实际想法。

逻辑和阈值

在复杂的算法题目中,有时候我们喜欢用阈值来运行出不同结果,然后选择最优的结果。但是,如果可能的话,应该以统计等方式决定阈值。如果可能的话,应该有一个明确的逻辑,而不使用阈值。阈值没有泛用性,并且有时候由于不能测试每一个阈值的效果,容易出现局部最优解,而不是全局最优解

版本管理

不是每一个想法都会给结果带来正面的效果,有些改动可能不但没有效果,而且使得结果变坏,我们需要一个版本管理的概念,将不好的结果及时回滚到原来的状态。有时候,两个想法可能被同事加入到代码中,并且两个想法独立使用和一起使用效果也不同,这个时候更加需要版本管理工具了。建议使用Git做版本管理工具,可以*的添加或者删减不同的想法。

自动测试 和 电源管理

这次没有准备自动测试的代码,正确的做法是,白天进行编码工作,晚上对于阈值,各种想法的排列组合的效果,进行自动测试。

在自动测试的时候,请注意电源管理的设定,需要看一下是否设定了休眠,如果设定了休眠状态,基本上什么都运行不了了。

对于每次自动测试的结果,都必须保留下来,作为算法的评价依据。

中间指标 和 数据分析

在最终目标之外,还需要订立一些其他指标来判断算法的好坏。

整个最终结果往往是由多种因素决定的,如果将这些因素的量化结果也打印出来,对于这些指标进行分析,往往可以找到优化点。

有一些题目,在写算法之前,可以将题目中给定的数据集进行一些分析,总结出数据集的特征,然后针对这些特征选择算法,也是一个很重要的步骤。

从答案中找问题

很多算法的最终结果可能是一些调度计划和分配方案。仔细观察这些结果,找到一些明显可以优化的点,这也是提高算法结果的途径。

从算法执行结果这个答案中寻找你的算法中存在的问题,是一条很有用的途径