华为理论计算机实验室在国际竞赛舞台初次亮相会取得什么样的成果呢？ 当然是勇夺第一！

近日，华为理论计算机实验室团队在参与的ACM遗传与进化计算国际会议(GECCO 2022)中，联合华科吕志鹏教授团队在不确定环境下动态堆栈调度(Dynamic Stacking Optimization in Uncertain Environments)算法竞赛中荣获Hotstorage赛道和Rolling Mill赛道双赛道冠军！

图1 Hotstorage赛道第一名证书

图2 Rolling Mill赛道第一名证书

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竞赛课题极具挑战

由ACM主办的人工智能领域国际学术会议——GECCO，是进化计算领域最重要的年度盛会之一，其始办于1999年，会议主题包括遗传算法、进化编程、基因算法、超启发式算法、进化机器学习、神经进化、可进化硬件、人工生命、蚁群算法、集群智能、进化机器人学、协同进化、人工免疫系统等。

本次竞赛最终提交的队伍有20支，来自英国、德国、日本等世界各地的超过七十多名人员参与其中，剑桥大学、东京大学等世界著名高校均积极参赛。华为理论计算机实验室联合团队在众多队伍中脱颖而出，与华科携手夺冠！

GECCO 2022赛题围绕动态不确定环境下的港口码头堆场调度问题展开。港口码头堆放货物的调度算法优化，对于提升港口运转效率，促进全球货物的高效流通有着重要意义。

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竞赛 | 问题描述和分析

给定一定数量的堆栈、集装箱和堆吊，每个堆栈可以存放一定数量的带时间窗的集装箱，需要在给定时间窗内将集装箱从达到区经由缓冲区移动至处理区，在调度过程中，会有新的集装箱随机到达。

调度堆吊搬运集装箱，最小化到达区的阻塞时间，同时减少超时集装箱的数量和堆吊的移动次数。其中集装箱的到达时间、堆吊的移动时间、集装箱的就绪时间等都是动态不确定的。在Hotstorage赛道中，需要给出单个堆吊的调度策略，而在Rolling Mill赛道中，需要调度两个同轨运行的堆吊，以支持更高频率到达的集装箱。该问题具有可供调度的时间窗口短和动态性强等特点，对全局优化算法的鲁棒性要求极高，十分具有挑战性。

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算法全面领先其他队伍

在众多工业应用场景中，对于动态性与不确定性的良好适配，是算法设计落地的关键因素。例如，在通信、供应链、交通、云计算和能源等领域，随机故障的出现、高优先级任务的抢占、相比于既定计划延误或提前等，是算法必须面对的现实条件。对此，有效的调度方案和优化算法需要具备：轻度突发情况的自适应、中度突发情况的备选方案实时切换、重度突发情况的快速增量更新。

在本次竞赛中，华为理论计算机实验室携手华科团队针对问题的动态不确定性，设计了基于启发式技术的优化算法，其中包括局部搜索、循环排序、集束搜索等多种优化方法和策略。联合团队经过四个多月的反复调试和迭代改进，使得提出的算法在测试算例和最终算例均全面领先于其他队伍。

华为理论计算机实验室参与本次竞赛的主要成员有许骏洲、廖超、陈志怀、武琛等，指导老师是陆品燕教授和吕志鹏教授。

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关于我们

华为理论计算机实验室是华为公司从事理论计算机基础研究的实验室，致力于推动算法设计、复杂性理论等理论计算机核心理论与方法论的创新和发展，通过算法与理论等基础性的创新为华为公司的产品和服务提供有力支撑。

华为理论计算机实验室主任、创始人为陆品燕教授，目前团队成员共60余人，来自清华大学姚班、北京大学、上海交通大学、中国科技大学等知名高校和科研机构。实验室主要聚焦于理论计算机、启发式算法、运筹优化、机器学习等方向的算法研究和工业应用。

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