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【Gurobi
推出全新互动教育游戏，彰显数学优化的力量】
全球领先的数学优化求解器公司 Gurobi Optimization
LLC，宣布推出他们的全新教育游戏，旨在向玩家展示数学优化的力量。“卷饼优化游戏”是一款免费的基于浏览器的应用程序，专为数据科学和运筹学专业的学生以及任何希望从数学优化中受益的人而设计。除了展示数学优化的价值外，该游戏还证明了它的难度，以及算法和求解器在寻找最优解中的重要性。
Gurobi 与 Lehigh 大学的 Larry Snyder
博士合作开发了“卷饼优化游戏”。Larry Snyder 博士说，在他和 Gurobi
开始该项目时，数据科学界还有其他几个以新餐馆为假想场景的项目，这些项目根据人口统计、需求和其他数据科学的因素对选址进行评分。
“作为优化人员，我们知道一旦获得评价分数就可以很容易地选择唯一的最佳位置，但如果需要选择五个、十个或五十个地址，尤其是当有数千个位置可供选择时，就变成非常难的一类问题了”，Larry
Snyder
博士说，“所以我们决定用这种方式来介绍关于数学优化的故事，首先为每个位置得出一个分数，然后将其放入优化场景中，希望这个想法能够引起共鸣，即使对于那些没有看过餐厅案例的数据科学家们来说也是如此。”
Gurobi
的优化游戏是基于经典的设施选址问题，为实现最大化总利润的目标，让玩家给“Guroble”流动美食车选择最佳位置。对于每个级别，玩家都会看到一个不同的新故事，复杂性逐步增加，同时给玩家一组数据来帮助他们做出决定。提供的数据通常包括每辆流动美食车的成本、原料价格、卷饼的总销售收入，以及会影响决策的情景，例如卷饼原料供应链中断，或影响客户旅行意愿的天气条件。
玩家可以在地图上拖拽和放置他们的 Guroble
流动美食车，可以看到每座建筑物中有多少客户。卡车离建筑物越近，该建筑物里的顾客就越愿意走到美食车前购买卷饼。玩家可以看到当他们将美食车拖放到不同的位置时利润如何调整，突显了在复杂决策中取舍的重要性。
一旦玩家对卡车的位置感到满意，Gurobi
将在一秒内求解问题并找到最优方案。然后玩家可以看到他们的总利润与最优方案相差多远。
一旦玩家提交了他们的解决方案，该游戏还会提供辅助提示信息，进一步提升学习体验。例如，玩家可能会被告知城市的某个部分服务覆盖不足，或者说他们的解决方案找到了最佳数量的美食车，但位置不正确，等等。
在随后的回合中，游戏会引入不确定性以增加挑战性。玩家需要根据预测而不是实际需求，来构建他们的解决方案——这个概念对于数据科学专业的学生来说非常熟悉。例如，一栋建筑物中可能有
25 个潜在客户的预测，但实际数量可能会相差最多5个客户。误差条表示每个方向上的实际需求差距可能有多大。
“我们希望传达的是，如果只是通过反复试错来优化，不仅乏味耗时，而且很难做出正确的决定，”Larry
Snyder博士解释道，“我们还想澄清的是，虽然优化很困难，但它是一个成熟的科学领域，拥有强大的商业软件和开源软件，可以为我们解决这些问题。”
Gurobi Optimization 的首席执行官兼联合创始人 Edward Rothberg
博士解释说：“我们不久前推出了这个优化游戏，马上获得非常积极的反馈。优化专业人士的一个共同反馈是，用一种简单、娱乐的方式，展示优化技术可以解决的各种问题，展示数学优化技术带来的力量，这个方式让人兴奋。”
“卷饼优化游戏”可以在 Gurobi
的网站上找到，并附有一系列辅助资料，这些资源突出了游戏要点，并解释了教师如何在课堂环境中指导游戏，以及玩家如何自己操作游戏。
【什么是“卷饼优化游戏”】
“卷饼优化游戏”是作为一种开放式教育工具而开发的。这款免费游戏可供教育工作者、学生、团队领导、专业人士等使用。该游戏旨在向学习者介绍数学优化的概念，向玩家介绍了优化技术可以做什么，它可以解决什么样的问题，为什么有人想要使用它，以及它比手动试错方法有什么优势。
【目标群体】
该游戏有几类不同的目标受众。例如：
数据科学家：在完成预测、分类、分析或其他数据科学任务之后，该游戏可以帮助探索“下一步是什么”的问题。
也就是说一旦有了描述或预测系统的数据，你如何使用这些数据来优化系统？
运筹学入门学生：学生第一次接触优化通常是通过数学模型和图形图表开始。为什么不从一个游戏开始，介绍一些优化背后的“为什么”。
任何需要证明优化很难的人：如果您认为组合优化系统很容易，请尝试手动操作，您将很快明白为什么优化算法对现代世界至关重要。
低年级学生：这个游戏是一个很好的工具，可以让低年级学生认识到数学不仅仅是二次方程和毕达哥拉斯三元组。数学构成了一套强大的计算工具的基础，这些工具对现实世界的决策至关重要。
【游戏感悟】
游戏结束，玩家应该从游戏中首先会感受到这些体验：
计划不以预测结束为结束：找到一个最好地点是一回事，找到最好的 10 个地址要困难几个数量级。
手动优化很困难：当有 15 个可能的位置来选址时，你可能做得很好。但如果有50个、500 个或 5000
个（就像在许多现实生活中一样），手动优化几乎不可能。
优化可以通过算法来完成：数学优化是一个成熟的科学领域，具有完善的理论和强大的软件工具。
【顿悟时刻】
当学生玩游戏时，教师可以将很多有深度的见解和哲理融入到讲解中，让学生自然而然的理解或者讨论。这个游戏涉及到的知识点包括但不限于：
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权衡取舍
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收益递减
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最优解和输入参数的关系
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贪婪不一定最优
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算法如何工作
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不确定性使优化更难
【游戏注册地址和入口地址】
https://www.gurobi.com/lp/academics/burrito-optimization-game/
【游戏玩法介绍】
https://www.gurobi.com/lp/academics/burrito-optimization-game-guide/
【教师教学指南】
https://www.gurobi.com/lp/academics/burrito-optimization-teaching-guide/
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