這次真的震驚到我了！當(dāng)我向Deepseek提出一個物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題時，這是一道原本用混合整數(shù)模型求解的NP問題，而Deepseek用一段長達(dá)514秒鐘12,800字的思維鏈用極致的邏輯推導(dǎo)完成了一次令人震撼的思維鏈。

在這個看似簡單的物流規(guī)劃問題背后，隱藏著令人生畏的復(fù)雜性。一個擁有4個可能分銷中心、2個工廠和4個市場的網(wǎng)絡(luò)，理論上可能產(chǎn)生數(shù)以萬計的組合。

給Deepseek的物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃題目：

你運營著一家生產(chǎn)電子元器件的集團，下轄 2 座工廠（F1、F2）和若干潛在分銷中心（DC1、DC2、DC3、DC4），需要為 4 家核心客戶（C1、C2、C3、C4）供貨。

同時，集團考慮在這 4 家潛在分銷中心中只啟用部分——啟用與否會產(chǎn)生一筆固定運營成本（即二進(jìn)制決策）。各分銷中心有容量限制，且從工廠到分銷中心、再到客戶的運輸成本、路線容量也各有不同。希望在滿足需求與各項約束的前提下，使總成本（包含固定運營成本與運輸成本）最小化。

具體信息：

需求：

C1 = 100 件/天

C2 = 80 件/天

C3 = 90 件/天

C4 = 120 件/天

工廠產(chǎn)能：

F1：最大 200 件/天

F2：最大 200 件/天

分銷中心啟用固定成本（元/天）：

DC1 = 3,000

DC2 = 2,000

DC3 = 4,000

DC4 = 2,500

分銷中心日吞吐量上限（件/天）：

DC1：200

DC2：150

DC3：220

DC4：180

運輸成本（單位：元/件）：

工廠 → 分銷中心

F1→DC1: 2, F1→DC2: 3, F1→DC3: 4, F1→DC4: 2

F2→DC1: 3, F2→DC2: 2, F2→DC3: 3, F2→DC4: 4

分銷中心 → 客戶

DC1→C1: 3, DC1→C2: 2, DC1→C3: 3, DC1→C4: 5

DC2→C1: 4, DC2→C2: 2, DC2→C3: 4, DC2→C4: 3

DC3→C1: 3, DC3→C2: 3, DC3→C3: 2, DC3→C4: 4

DC4→C1: 2, DC4→C2: 4, DC4→C3: 3, DC4→C4: 2

決策要點：

是否啟用某個分銷中心。

每條運輸線路（F → DC → C）的運輸量。

滿足需求、產(chǎn)能及分銷中心吞吐量約束。

最小化總成本：∑(分銷中心固定成本 × 啟用決策) + ∑(運輸成本 × 運輸量)。

面對如此龐大的決策空間，Deepseek展現(xiàn)出了令人驚嘆的系統(tǒng)性思維能力。

它在思維鏈中就像一個固執(zhí)的卻有著強大思維能力的供應(yīng)鏈專家的口氣，說到：

“”現(xiàn)在，問題轉(zhuǎn)化為一個混合整數(shù)線性規(guī)劃問題，包含二進(jìn)制變量y_j，整數(shù)變量x和z，以及線性約束條件。

現(xiàn)在，我需要考慮如何求解這個問題?？赡艿姆椒òㄊ褂脙?yōu)化軟件，如CPLEX、Gurobi、或者開源工具如PuLP或Pyomo結(jié)合GLPK等求解器。但由于這里需要手動分析，可能需要尋找啟發(fā)式方法或者找出可能的候選解，然后比較總成本。

不過，由于問題規(guī)模較小，可能可以通過窮舉法嘗試所有可能的DC啟用組合，然后對于每個可能的組合，求解運輸問題，計算總成本，然后找到最小的。不過，DC共有四個，可能的組合有2^4=16種情況。對于每個情況，可能需要檢查是否可行，即是否存在滿足所有約束的運輸方案。例如，如果啟用了某些DC，是否能夠處理從工廠到客戶的總運輸量。

但這樣的計算量可能較大，不過可能可行。例如，我們可以嘗試不同的DC組合，然后計算相應(yīng)的最小運輸成本加上固定成本，找出總成本最小的組合。"

然后它沒有采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，而是以一種近似夸張的方式，將問題分解為多個層次。首先，它考慮了16種可能的分銷中心組合。對每一個潛在的可行組合，它又需要規(guī)劃數(shù)十條運輸路徑，并為每條路徑確定具體的運輸量。這種層層遞進(jìn)的分析方式，不正是我們期待的超出人類邏輯思維天花板的思維能力嗎？（完整的推導(dǎo)全文請看附錄）

深度思維的藝術(shù)

令人印象深刻的是Deepseek展現(xiàn)出的智能化決策能力。在整個分析過程中，它完成了超過10次完整的成本計算，20多次運輸量平衡檢查，以及15次以上的容量約束驗證。這些數(shù)字背后體現(xiàn)的不僅是計算能力，更是一種系統(tǒng)化的決策思維。

通過快速的可行性判斷，Deepseek能夠及時識別并排除那些不可行或明顯次優(yōu)的方案。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)某個分銷中心組合的總?cè)萘繜o法滿足市場需求時，它會立即放棄對該方案的深入分析。這種"剪枝"能力，讓我們看到了AI在處理復(fù)雜決策時的獨特優(yōu)勢。

在整個12,800字的分析過程中，Deepseek展現(xiàn)出了令人贊嘆的思維深度。它不是簡單地列舉可能性，而是構(gòu)建了一個完整的推理體系。從初始的問題分析和變量定義（約800字），到約束條件和成本分析（約1,000字），再到對各種組合的深入探討（超過6,700字），每一步都體現(xiàn)了嚴(yán)密的邏輯推理。

特別值得注意的是，Deepseek在分析過程中不斷進(jìn)行自我驗證和優(yōu)化。它會反復(fù)檢查自己的假設(shè)，調(diào)整運輸方案，直到找到真正的最優(yōu)解。這種追求完美的精神，正是卓越?jīng)Q策者應(yīng)該具備的品質(zhì)。

數(shù)理邏輯+編程能力

當(dāng)Deepseek被要求提供第二種解法時，也就是傳統(tǒng)的混合整數(shù)求解方式，Deepseek瞬間切換到了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)思維模式，構(gòu)建了完整的模型。這種能力轉(zhuǎn)換的流暢性，揭示了AI系統(tǒng)在不同思維模式間自如切換的能力，這是傳統(tǒng)優(yōu)化系統(tǒng)所不具備的。當(dāng)然因為我早就知道大模型在編程方面的能力，所以反而不如前面的極致推導(dǎo)邏輯讓我震撼。

看看我用Python跑完的結(jié)果，和Deepseek用思維鏈跑出來的最終結(jié)果一樣。（Deepseek的思維鏈和呈現(xiàn)結(jié)論居然差了點，我懷疑他就是怕人類覺得他太完美了。有興趣的朋友可以到附錄中去看那長的嚇人的思維鏈）

在這個日益復(fù)雜的商業(yè)世界中，我們比任何時候都更需要科學(xué)的決策方法。Deepseek展示的這種深度思維能力，為我們指明了一個方向。它告訴我們，面對復(fù)雜的決策問題，系統(tǒng)性邏輯思維和智能化分析的結(jié)合，可以幫助我們找到最優(yōu)解。

對于企業(yè)管理者來說，你已經(jīng)無法忽視AI在決策中的作用，而在于如何將AI的這種系統(tǒng)化思維能力與人類的直覺判斷相結(jié)合。在這個AI時代，成功的管理者需要學(xué)會利用新技術(shù)來增強自己的決策能力。這不僅是管理工具的進(jìn)化，更是決策方法論的革新。