1947年，33岁的美国数学家Dantzig提出了一种解决最优化问题的方法——单纯形法，该方法奠定了线性规划的基础，进而使经济学、环境科学、统计学应用等学科得到了迅速发展，也使优化理论成为一门独立学科。如今，随着科学技术的日益进步与生产经营的日益发展，决策者面临的决策场景快速变化，也使得对优化计算方法的需求越来越精进，以优化问题为基础的理论研究也愈发精细。新方法的不断出现，同样促使优化理论的实际应用范围逐渐变得广泛。
　　所谓“时势造英雄”，清华大学经济管理学院管理科学与工程系副教授梁湧从优化理论入手，潜心研究优化理论在供应链、收益管理、机制设计等多个领域里的应用。他一路与时代同行，通过构造模型，深挖性质，探索算法，为寻求管理科学中重要决策问题的最优选择注入新的思考与活力。
　　习近平总书记曾讲过：“创新是社会进步的灵魂，是推动经济社会发展、改善民生的重要途径。”正所谓有了创意才有创新，才会在此基础上进行创造。梁湧一直肩负着重任，他开拓创新，为解决管理科学问题找寻更多新方法与新技术而不断努力。“我觉得这个研究领域很有意义，也很有趣。”深耕优化问题研究多年，梁湧仍如最初接触其时那样充满朝气与活力，力图找到每个科研难题的最佳答案。
　　巧遇优化之精彩
　　梁湧长期研究的问题属于运筹学范畴，作为现代管理学中的一门重要学科，运筹学多以数学为基础，主要目的就是在管理人员进行决策时，为其提供科学依据，帮助管理人员寻找复杂问题中的最佳答案。而且運筹学理论实用范围极其广泛，在企业管理、基本建设及关系复杂的科研项目的组织与管理中，都可以得到应用。
　　风生水起逐浪高，运筹学理论的发展声势一浪高过一浪，如今随着应用范围的逐步扩大，人们已经可以在能源经济、能源市场、智能电网、自由控制等多个领域里找到运筹优化理论的身影。“利用一些优化工具，我们可以去解决与经济、民生等密切相关的问题，这具有很大的实际意义。”梁湧表示。
　　如果说起在梁湧与科研相依相伴的多年间里，是否还有什么遗憾，那也许就是他与运筹学邂逅得太晚，没有早一点领略到它的魅力。此前在本科及硕士阶段，梁湧并没有对运筹学有过多的了解，直到2008年来到美国加州大学伯克利分校攻读工业工程及运筹学的博士学位时，他才在导师的推荐下，开始以能源为突破口，接触到运筹学。
　　梁湧刚刚接触到能源供应链的优化问题时，恰逢美国遭遇严重的“次贷危机”，经济水平大幅下滑，为重新刺激经济发展，挽救经济下滑局面，美国能源部开始发挥主力军作用，将大量经费投放到能源市场。梁湧当时的导师正好在研究与此相关的课题，于是梁湧便在这样的机遇下，跟随导师思考怎样才能在动态电价下合理有效地为用户设计数据驱动的自动化能源管理算法，又该怎样才能使设想的这些方法与机制变成现实。在导师的带领下，梁湧对问题进行了创新性建模，设计了基于近似动态规划的算法，成功完成了对智能电网用户端的自由控制。
　　初探运筹学在管理科学中的应用问题，梁湧感受到了优化带来的乐趣与实用之处，也让他坚定了自己今后的研究方向，为后来进一步深入研究运筹学在能源领域里的应用奠定了坚实的基础。
　　探能源优化之奥秘
　　很多时候，对于基础科研来说，一小步前进都会给工业、能源等多个领域带来巨大改变，而运筹优化在其中发挥着重要作用。博士期间，梁湧大多数时间都是在研究中度过的，但他却没有感到丝毫枯燥。对于科研，梁湧始终秉持一个信念：要确定取得研究成果的实用价值，并坚持不断创新。
　　带着这种科研理念，2014年完成博士学习的梁湧毅然选择回国，来到清华大学经济管理学院任教，希望能为我国的能源领域增添更多的运筹优化色彩。长期以来，经管学院都极为注重综合素质的培养，提倡严谨创新。来到这个科研梦想的起航地，梁湧心中充满希望，浓厚的学术氛围也时常激励他不断前进。
　　回国后，他继续博士时期的方向，将研究目光锁定在能源领域。在这一领域里，电力可称得上是国民经济的命脉，但在电力工业得到快速发展的同时，我国一些偏远地区仍然还存在着供电不足，又或是电力供大于求的情况。要想保持经济的持续健康发展，能源支持必不可少，而电力就是其中的重中之重。在这种情况下，“保电”成为迫在眉睫的研究课题。由此，可再生能源走入众多科研人员的研究视线中，梁湧也是其中一员，这一次，他聚焦在风电能源上。
　　“风电属于可再生能源，是我国重点部署发展的新能源之一，发展前景很可观，但其还存在严重的发展瓶颈。”梁湧口中的“瓶颈”还不止一点，例如要想获得丰富的风力资源，在密集的城市和工厂自然不可取，这就导致大量风电资源无法与现有的输电网络连接起来，而是需要利用长距离的高压输电线才能把电从遥远的风力电厂输送到城市中去。这样一来，风力发电厂的选址就会耗费决策者很多精力，再加上高昂的输电网络建设成本，使得许多决策者望而却步。“该如何有效地把风电资源传输到急需用电的地方，是我们迫切需要考虑的问题。”梁湧表示。
　　除了这一瓶颈，缺乏连续性更是风力发电最为人诟病的一点。“还有更让人头疼的，那就是资源输出不稳定。”梁湧补充道。据他介绍，当一天当中的用电高峰来临时，利用风力产生的电往往无法充分供给，而当用电低谷来临时，电力却在源源不断地输出。“这就会造成大量的‘弃风’‘弃光’等现象出现。”梁湧对此分析，这其中主要的原因还是因为无法找到较好的办法平衡风电的输出。经过与团队的仔细分析与思考，梁湧意识到是否可以通过构建风电网络，再搭配上一些小规模的储能设施，以此来帮助风电顺利输出呢？
　　一不做二不休，为了解决风力输电网造价过高和风电不可控性所带来的弃风问题，梁湧与团队推陈出新，将供应链管理思想和理论引入到风电输出问题中，由此提出了新的研究思路：先建立新的输电网络，在连接风力资源丰富的风厂地址时，再通过选择如何在输电网络的节点上设置合适的储能装置，最终达到最小化输电网络的建设成本和弃风量。 　　团队利用数学建模的方式，为原本复杂的问题穿上“新衣”，使其摇身一变，成为混合整数非线性优化问题，并进一步把该问题转化为一个混合整数锥优化问题，其优良的性质大大降低了问题求解复杂度。最终，团队成功建立了求解最优风电网络的模型。利用这样的风电网络，通过添加一些小型的储能装置，决策者就能大幅降低整个输电网络的建设费用和弃风量，为国家可再生能源及相关基础设施建设的未来发展提供了重要指导。
　　攀轴辐枢纽网络之高峰
　　通过研究风电资源输出不稳定的问题，梁湧开启了轴辐枢纽网络研究的大门。其实，对于优化问题研究者来说，轴辐枢纽网络并不陌生，目前它已经在物流网络等涉及系统网络结构设计的领域里已经得到了广泛应用，但在实际应用过程中，却时常会发生网络中断的现象，而这一问题恰恰常被忽视。于是，从2018年开始，梁湧针对网络中断问题，着手研究可靠的轴辐枢纽模型设计。
　　这一次，他以航空客运网络设计为对象，计划采用轴辐枢纽网络，分别对网络设计问题上的三层决策展开研究。其一是枢纽选址，可以是单独给出的节点集合，也可以是对应所有需求的起始点和目的地节点的子集。其二是在枢纽选址的基础上，考虑如何将非枢纽和枢纽进行连接，以及枢纽之间又是如何连接的。其三是对每一对起始点—目的地都选择一条主选路径和一条备选路径来对冲中断事件带来的风险。
　　为了使研究结果普适，模型考慮了包括被选择为枢纽节点所带来的固定成本、非枢纽与枢纽间连接所产生的固定成本、枢纽之间连接所带来的固定成本、在不同路径上运输带来的运营成本、因需求被延误或取消所支付的惩罚成本五大类。“这些成本问题我们在设计模型时都会考虑进去。”梁湧说道。与此同时，他还表示，研究不仅会考虑节点受到中断事件影响的问题，还会考虑到在连接节点之间的通路也会受到中断事件影响这一问题。而且，考虑到在以往基础模型中，对运营成本和惩罚成本只计算了期望值，也就是风险中性，但如果只计算风险中性，那么在某些特定情形下，决策者很可能为风险厌恶，因此梁湧计划接下来还要通过对模型的拓展来考虑风险厌恶的情形。
　　此外，梁湧团队打算在整合模型及其拓展问题研究的基础上，适当开展对运营层问题的研究。“网络如果得到实际应用，最终落脚点要落实到运营层决策上。”而且，梁湧特别提到，研究还要立足于数据驱动，针对数据做最基础的假设，设计出最普遍也最适用的解决方案，他希望能够改善航运问题实例，并形成管理案例。
　　聚焦国民经济 创优化新生命
　　无论是智能电网，还是风电网络，亦或是近来研究的航空网络设计，梁湧所做的优化研究，无一不在对关乎国民经济的重要问题进行建模，而且都成功为这些复杂问题和模型量身定制了切实可行的方法。
　　从一个个悬而未决的问题中，找到突破口，建立自己的研究特色，是梁湧科研工作的特点。近来，他与清华经管学院联想讲席教授、管理科学与工程系陈剑，中国人民大学工业工程系博士生沈浩、许晔，以及加州大学伯克利分校申作军教授基于无人超市项目，合作的论文“A Data Analytics Approach to Integrated Location， Assorment and Inventory Planning in Omni-Channel Retail”（数据分析驱动的全渠道零售中选址、选品与库存整合模型）获得了2019年在美国华盛顿举行的POMS-JD.com最佳数据驱动研究论文大赛第一名的成绩。
　　这是一个针对全渠道零售商决策问题的项目，梁湧与合作者进行了系统研究，取得的一系列成果，为零售商更好地进行全渠道销售决策提供了示范。所谓全渠道零售，是指零售商通过线上或线下等多种渠道进行销售的一种零售模式。以往，在传统零售业中，线下渠道销售方式占据主要地位，但其通常存在运营成本高、难以把握消费者心态等多种缺陷，这样就会导致单一的线上渠道出现估值不确定、体验与服务不便等痛点。而此次，梁湧与合作者就这些急需解决的问题，对京东X无人超市这类全渠道零售模式的典型代表进行了研究。
　　他们在求解的模型基础之上，利用真实的销售数据驱动模型的搭建，并基于模型的性质分析，设计了加速算法，创建了一套从选址到库存管理的科学决策框架。研究也获得了有助于零售商更好地进行全渠道销售决策的管理启示。
　　技术赋能了新的零售模式，将打破固有的传统零售方式，将线上线下业务紧密融合，为消费者提供全新的购物体验。这项研究只是梁湧科学研究工作的一个缩影，针对关乎国民经济的重要问题，梁湧从事了大量的建模研究，并且为这些复杂的问题和模型提供了定制化的算法和分析。在社会生活与经济发展中，有太多的问题都在等待着科研人员给出最优解，无处不在的应用让这门科学焕发着勃勃生机。
　　遥看科研前路，梁湧深知任重而道远，压力也如影随形，但在他看来，任何事的成功都不是一蹴而就的，只有坚持与热爱才会引领他走向通往成功的正确道路。他与团队也会以持久的恒心与坚韧的毅力，共同肩负起身上的责任，找到科研人生中的最优解。