摘要：采用数据驱动方法来解决维修生产环境中复杂的任务分配问题。首先利用多种细致的量化方法制订一套详细而客观的评分系统，然后采用并行计算环境下的蒙特卡洛树搜索来快速搜寻各种有价值的分配组合方案，最后从探索的树结构中选择最佳的方案来完成任务的分配。该方法不仅使数据科学技术在实际生产过程中得到落地，而且还取得了不错的效果。

关键词：数据驱动；大数定律；余弦定理；马尔科夫决策过程；蒙特卡洛树搜索

Keywords：data driven；law of large numbers；cosine theorem；MDP；MCTS

0 引言

通常在数学模型的设计上，只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型，这种方法被称为数据驱动方法。该方法在数据量不足时找到的模型可能会与真实模型存在一定的偏差，但是在误差允许的范围内可以认为与精确的模型是等效的，这在数学上是有根据的。从原理上讲，类似于切比雪夫大数定律[1]，如公式（1）所示。

其中，X是一个随机变量，E（X）是该变量的数学期望值，n是实验次数（或者是样本数），ε是误差，δ2是方差。这个公式的含义是：当样本足够多时，一个随机变量和它的数学期望值之间的误差可以任意小。

在今天的IT领域中，越来越多的问题可以用数据驱动方法来解决。当一个问题暂时不能用简单而准确的方法解决时，可以根据以往的历史数据，构造很多近似的模型来逼近真实情况。2016年谷歌的AlphaGo[2]就是数据驱动方法对机器智能产生作用的最佳案例[1]。

1 理论分……