运筹优化算法工程师面试题汇总

一、运筹优化相关

1.NP问题与P问题的区别，NPC问题与PC问题的介绍。

2.元启发式算法有哪些？
元启发式算法包括禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等

3.启发式算法，元启发式算法，超启发式算法的区别

简单启发式算法 (Simple Heuristic Algorithms)包括：

• 贪心算法 (Greedy Algorithm)
• 局部搜索 (Local Search)

元启发式算法 (Meta-Heuristic Algorithms)是启发式算法的改进，通常使用随机搜索技巧。包括：

• 禁忌搜索 (Tabu Search)
• 模拟退火 (Simulated Annealing)
• 遗传算法 (Genetic Algorithm)
• 蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO)
• 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO)
• 超启发式算法 (Hyper-Heuristic Algorithms)通过管理或操纵一系列低层次启发式算法 (Low-Level Heuristics，LLH)，以产生新的启发式算法。这些新启发式算法被用于求解各类组合优化问题

4.遗传和蚁群有什么区别？

5.邻域搜索了解吗？ALNS呢？

ALNS(Adaptive Large Neighborhood Search)就是自适应大邻域搜索。

6.超启发式算法落地过吗，超启发式算法的成果介绍一下

7.找零问题，贪心和动态规划

8.tabu search讲解一下具体步骤。

9.线性规划，单纯形法，具体讲解一下单纯形法的步骤。

10.单纯形法和内点法，复杂度？

11.你的两阶段算法都是什么内容

12.LP增加n个变量，顶点数量变化？

13.精确算法（分支定界、割平面等）

14.如何缩小可行域？割的种类？

15.确定性算法用过么

16.branch and bound，讲解一下，举一个例子，bound是怎么求的。

17.当变量数目大于约束条件数目时，需要使用列生成算法，讲解一下列生成算法。

18.列生成算法中除了主问题，还有子问题，子问题的作用有哪些。

19.整数规划方面，列生成和benders分解有什么区别，应用于什么场景

20.求解整数规划有什么方法，都介绍一下？

（i）分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。

（ii）割平面法—可求纯或混合整数线性规划。

（iii）隐枚举法—求解“0-1”整数规划：

①过滤隐枚举法；

②分枝隐枚举法。

（iv）匈牙利法—解决指派问题（“0-1”规划特殊情形）。

（v）蒙特卡洛法—求解各种类型规划

21.为什么用随机优化，Bender分解方法的特点，为什么不用列生成，single cut/multiple cut的不同，regularize和level的不同，用什么solver的，问题规模有多大，求解了多长时间

22.介绍随机优化方法，为什么采用随机优化方法，在过程中需要注意一些什么，在过程中怎么和项目方沟通的

23.拉格朗日松弛的约束怎么选？

24.拉格朗日松弛法系数怎么求？

25.互补松弛性怎么理解?

26.检验数含义、影子价格含义

27.什么是强对偶、弱对偶

28.SDDP的方法和求解经验-随机对偶动态规划算法(stochastic dual dynamic programming,SDDP)

29.各种求解器的使用、求解器内部使用的方法？

30.模型没有整数约束但是解是整数的情况？

31.如果求解器求解问题时间太长，该怎么优化？

32.用过哪些求解器？

33.求解过程中gap长时间没有很大优化为什么？怎么办？

34.cplex解不出来，ts满足不了求解质量怎么办？

35.有两个约束，是与的关系，怎么在建模中体现（建模技巧）？

36.两个约束至少有一个要实现的建模技巧是什么

37.场景建模，变量及约束是什么

38.如果model中的某些数据得不到，用什么方法弥补（回答了随机优化，鲁棒优化，SAA sampling，但是似乎不是这个意思）

39.大规模VRP的解法？

40.车辆路径属于什么类型的问题（调度）

41.对选址问题有什么了解，做过相关的项目吗

42.n个客户m个备选仓库选址点，运输成本和建仓成本，建模说一下

43.有一个100x100的网点矩阵，两小时更新一次调度结果，你会怎么做？

44.库存优化有了解吗，做过相关项目吗

45.怎么做simulation，如果有一个完整的工业咨询项目流程应该是怎么样的，需要考虑哪些

46.ML是怎么和优化方法结合在一起的

47.项目中ML的部分，如何确定变量，如何评判好坏，如何和OR模型结合起来

48.零散的小点，ML和OR的结合，面试官分享了一下对于各类求解器的看法，Gurobi和ORtools主要，问了有没有写过java和c++，如果有的话加分（可惜在学校基本写python）

二、机器学习相关

1.电商背景：有用户和商品，之前有了模型，现在加入优惠券特征，问如何设计让用户购买倾向和优惠券价值成正比

2.你觉得你诸多预测项目的核心区别在哪里？答：我从特征工程和算法模型的角度聊了下，觉得重点在于理解核心业务后差异化的特征构建。听语气，面试官应该是比较认同。

3.预测算法了解哪些，介绍一下

4.机器学习会吗，知道哪些算法。

5.LR模型的数学推导，懵

6.对于LR中的数值型变量需要做什么处理，答：归一化，问:还有呢，懵

7.one hot encoding是什么，答：了解，问：有什么好处，可以不做么，答：不做categorical变量进不了模型啊，估计面试官是懵的

8.有没有做过特征工程，对于淘宝商品推荐有没有理解， 懵

9.算法题，三色球排序，RGBRGBRGB。。。。先和我聊了一下思路，说了半天我都没有被点醒，我在一个劲说O(nlogn)的算法，最后被提醒了一个O(n)的算法，代码写的稀碎，半夜惊醒改错气道流鼻血

三、项目相关

项目1：精确算法。测试用例，改进的地方，时间，目标，遇到的问题和解决。

项目2：启发式算法。时间，设计启发式的idea。

项目3：多目标优化

项目4：交单预测项目

项目1问了研究的问题为什么是非线性问题，体现在哪，为什么可以用CPLEX求解。他看我说的还可以，没细问。

项目3问我算法最大的提升是什么，如何保证是Pareto最优的。

四、java/python语言基础

1.Final关键字有什么作用

2.Static关键字有什么作用

3.接口和抽象类一般怎么设计

4.数据结构：怎么判断链表有环

5.设计模式了解吗

五、学习技巧相关

1.平时通过什么技术平台获取新的技术