量子計算對新一代物流管理的衝擊

文章來源：文/編輯部特約撰稿人

本文作者是編輯部特約撰稿人，隱姓埋名高深莫測，是台灣武功高強的獨行俠，曾職於國際快遞公司，擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業，吸收各大門派功夫，並將其融會貫通，自創一派，爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作，對台灣物流發展有獨特的眼光，總是能夠洞燭機先，布局未來。近年來，在研究與實踐中，不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略，希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)

量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年，1980年代還處於理論探索的時代，2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦，但是到目前為止，世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算，離真正的泛用型商業化（例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等）仍有一段距離，不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒，開創了人類商用飛行的序幕；量子計算再過幾年將會有更成熟的技術，對於物流界而言，量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。

關於量子計算的相關概念，目前已有許多其他文章有專文介紹，本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言，我們可以這麼理解：假設有一台新的電腦，其運算速度是目前電腦的幾百萬倍，物流業可用這樣的電腦資源做那些改善？

演算法與資料傳輸的重要性

量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗，但是要能有效利用量子計算，關鍵還是相關數據的即時回報，以及演算法的設計。

物流的實務應用中，最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題，也就是一個城市假設共有n個點需要去取件，從物流中心出發，我們希望每個點都只拜訪一次，最後再返回物流中心，要怎麼走可使總路徑最短。

假設拜訪點共有25個，就會有25X24X23…X2X1=25!（第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推），這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線，假設電腦每一秒可計算「1013」個路線（每秒計算一兆次，已經是超級電腦等級），也需要「1.55X1012」秒，而一年有 3.1536X107秒，大約需要「5X104」年才能算完，就算是祖孫三代都不停歇，也無法完成此計算。

然而實務上的問題不光是如此：每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送，每天至少都是20~40個點，而且以往 我們的運具種類少，因此在做路線最佳化時，大概只需考慮最佳路線這件事；現在（甚至以後），貨運運具種類越來越多，除了無人機、無人車，還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。

也就是說，如果有n個物流配送點，每個配送點可選擇m種運具，光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種，再考慮最佳的路線求總運輸成本最低，而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況，有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。

在演算法設計上，就好像要計算1+2+3…100的累加，我們可以很直覺利用一個100次的循環，每次把數字依序加入，最後得到結果；也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來；要計算哪條路徑最短，我們可以使用暴力破解(brute force)方式，先窮舉所有可能的路徑，逐一計算其運輸成本，全部算完後再決定最佳路徑，也可透過啟發式演算法，找到「近似最佳」的路徑。

演算法好壞有著天壤之別，如果使用較差的演算法，或許透過量子電腦可算出最佳解，但是需要耗用較多時間，這些計算時間都代表成本，如果要花很多錢計算去找出最佳解，反而減損了最佳解所帶來的實際效益，因此好的演算法才是最佳化的硬道理。

而在資料的即時回報上，這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題，因為屆時「計算力」已不是問題，問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料！

例如物流中心目前正在路上的各種運具，每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態（包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重），以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況，因此這些車輛上必須有相關的IOT設備，將訊息自動回報給物流中心後，物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。

可想見，我們所謂的即時，最多只能以「一分鐘」為單位，因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統，算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態，拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度，恐怕會拉大實際運作的差距。

就拿「十分鐘」來說，十分鐘對一個物流系統而言，已經有很多事又變化，例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…，而量子計算對於這類多變的動態環境，有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是，是否真的有即時把資料餵給系統。

資料來源：https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065

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我跟我男友在一起的故事很普通欸
但還是講一下

那時候高三
我很早就上我喜歡的科系
他還在奮鬥要考指考
所以基於一個同窗兩年的優質補習班同學
發揮同學愛是我的使命
鼓勵是必須的！

再加上那時候
我男友在補習班發起了一個
名為「新垣結衣跟石原里美誰比較正」的戰爭
他支持新垣結衣
我支持石原里美(後來正名為石原聰美哦！）
結果我們就開戰了

戰場還延燒到那時候高一的我妹他們班
歐我妹也選石原里美哈哈哈
我男友超氣
一直說我們怎麼狼狽為奸吧啦吧啦吧啦
我跟他就是那時候莫名奇妙就變熟了

他考完指考後
就是很老套的聊出感情
我們的話題從七瀨、石原里美、新垣結衣還有他超愛的月薪嬌妻（日劇）慢慢變到他生活的點滴

有一天
他忽然意識到自己好像喜歡我
而好死不死（？
我好像也喜歡上他了
他開始從傳訊息
進階到打電話給我

聽過一句很貼切的形容：
「喜歡大概就是，
怕她知道，又怕她不知道；
怕她發現，又怕她什麼也沒發現。」

我們那時候的狀態大概就是像這樣
心裡有底
可是又怕出差錯
那些似是而非的情緒
誰也不敢先說出口

這是我後來覺得蠻奇妙的點
一直以來他好像什麼都知道、什麼都會
參數方程、向量、排列組合都難不倒他
寫程式、打code都是小意思

可是在某些方面
在感情面前
沒有任何公式可以套用
「喜歡」這種東西是無法計算的
也沒有標準答案

我男友呢
經過一陣懺悔高中犯下的過錯
還有嘗試彌補無數沒教會我的數學題目
他跟我就變得越來越...曖昧

咳咳
對。
然後

過了大概兩個多月
他就跟我告白了

我一開始有點猶豫
他有時候做事很衝動、很嘴砲
但他真的是很真誠、很熱心的人
而且他做過很多讓我感動的事情
我也喜歡他，不是開玩笑的喜歡

可即便想清楚了
我還是下意識地不確定、害怕
所以想問問身邊人的看法

我就有問補習班的好朋友壽司

壽司：「哦我覺得他很棒啊，你們兩個都是很真誠的人，他其實有點嘴砲但人真的很好，而且感覺他是會對女朋友很寵的人，我在他面前直接放鬆到把他當成不男不女看。」

我：「額....好哦。」

傳訊息問當時正在朋友逛紙膠帶展覽的我妹
（我妹是手帳文具控，我家書房有一面紙膠帶牆！誇張）

我妹：「妳問我不準吧，我喜歡的類型本來就是學霸呀，而且他講話很好笑哈哈哈。」

她停了三秒，問我：「啊妳喜歡他嗎？」

我：

【贈書活動-小學算術（512頁參考書＋144頁題本，全套兩冊）】

沒想到昨天的ㄖ筆畫讓大家為之瘋狂啊！🤣🤣🤣
教育部網頁是寫著3劃4劃都可以，我覺得時代真的不同了，咱們做家長的需要跟上孩子的未來，所以今天再來送大家小學數學陪孩子好好學習啦！

=========摘自博客來============
◎ 美麗的數字排列組合‧【數與計算篇】
　　1. 理解整數、小數、分數的結構與計算。
　　2. 找出各數字的最大公因數、最小公倍數。
　　3. 想知道物品的數量，就用概數、規律的數列來解決。
　
◎ 有趣的圖形祕密‧【圖形篇】
　　1. 觀察平面圖與立體圖延伸的問題。
　　2. 原來菱形有兩條對角線，而且對角線互相垂直。
　　3. 原來自己繪製未完成的對稱圖和透視圖這麼簡單！

◎ 神奇的速率變化與神祕符號‧【變化與關係篇】
　　1. 媽媽買菜花了130元，小黃瓜一條15元，想知道一顆高麗菜的價格，就代入X的符號來計算吧！
　　2. 只要運用速率的計算公式，就能知道開車、走路、騎腳踏車每小時移動的距離。
　　3. 總共付了100元的你，將商品價格設為X，找回的錢設為Y，代入數字到符號中，就能知道你會找回多少錢。
　
◎ 雜亂的數據瞬間一目了然‧【資料的活用篇】
　　1. 每兩個小時測量一次自己的體溫，並用表格記錄下來，就能知道自己今天的身體狀況。
　　2. 只要利用折線圖和長條圖，就能歸納出這一年的平均氣溫。
　　3. 我想調查大家都喜歡看什麼書，就用圓形圖來確認人數比例吧！

◎ 解開充滿疑問的世界‧【入學試題‧應用問題篇】
　　1. 先求出池塘周圍的長度，就能知道相同間隔中可種植幾棵樹。
　　2. 如果班上有35人，想知道哪些同學有去看元旦日出，可利用文氏圖來解決。
　　3. 當3人之中，有一個人在說謊，只要假設其中2人說的是實話，就能慢慢找出說謊的人。
=====================================

這套小學數學比較像是課外補充的工具書，爸媽可讓孩子做額外練習，加強類似問題的算術能力。中低年級的孩子，家長陪同更能引發孩子主動提問，快速找出解決方式；高年級的孩子則可以自行學習，書中的步驟式解題技巧能讓孩子清楚解題方式。

現在徐老師要抽出三位想陪孩子研究數學的朋友送出一套兩冊的「小學數學」～～～

✅參加辦法：
⚠️１．在「徐老師的男宿育兒日記」按讚、儲存並設定「搶先看」。
⚠️２．分享此篇活動於自己臉書，分享對象要設定為「公開」。
⚠️３．於留言處tag ４位朋友，並寫下想要得到這套書的原因。
✅活動截止時間：2021／5／8（六）晚上９點。

#小學數學

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Title:
賭場VS賭波VS賭馬，如何預測賽果？
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Subtitle:
天有不測之風雲，何以天文台能夠預測天氣？
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Script:
賭場、賭波和賭馬，形式上非常不同：

賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知

由於形式不同，戰術亦截然不同。但戰術不同，目標卻始終如一：「正EV」。只要EV是正數，賭博便佔優。重溫一次EV的計算方法：

EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率

換言之，賭場遊戲的賠率固定、機率固定，因此EV都是固定，而且一般來說都是固定的負數（因為對賭場來說便是正數）。對賭客來說，除非遇上賭場犯錯，例如推出新遊戲，規則上容許賭客獲得正EV#，否則於賭場遊戲長賭必敗無疑。

#《爽爆：全職賭徒鑽賭場漏洞　月贏80萬 》
　http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121017/18042618

至於足球博彩，雖然是固定賠率制，但由於足球比賽變化莫測，不似賭場遊戲純粹訴諸物理力學，因此機率是未知之數，自然EV也是未知之數。只要有一定方法，便有可能取得正EV。

或許你會問：既然足球比賽變化莫測，一個不慎擺烏龍、一個不智領紅牌、一個球證誤判越位入球等，都會影響賽果，試問又怎能夠計算呢？

這個問題就等如天有不測之風雲，天文台為何能夠預測天氣呢？當然間中亦有錯判，但雖不中亦不遠矣，這就是數學的力量。其實博彩公司訂立賠率的時候，都會先以數學計算賽果機率，然後輕微調低作抽水。由此可見，只要比博彩公司計算機率計算得更準確，便能夠於賭局中佔有上風。

舉個例，朋友和你在街頭足球場看見兩隊業餘球隊比賽，朋友見一隊年輕力壯，另一隊白髮蒼蒼，於是開盤：「年輕隊1賠0.8、和局1賠2.1、元老隊1賠3.1」，這個時候，你發現元老隊球員原來是前甲組職業球員，年輕隊則是自己兒子的球隊，而你知道自己的兒子和他的朋友是乒乓球隊友，根本不懂得踢足球，因此，你預算元老隊的勝率遠超年輕隊。明顯地，這個賭局是你佔了上風。

換言之，這是一場資訊（Information）戰，擁有更多資訊的佔優。為什麼？因為資訊較多的一方，更能較準確地計算賽局機率（這也是馬評家晨早起床看晨操的目的，獲取一般馬迷不知道的資訊）。於上述例子，雖然不涉及數學運算，但仍算是一種粗略估算。當然，面對博彩公司，粗略估算是不足夠的，你需要比博彩公司更精確的機率計算，而方法就是：建立一個數學模型（Mathematical Model）。

提供重要資訊


計算預測結果

你先從現實世界搜集重要資訊，例如對賽兩隊的近績、對賽往績、預計陣容等，而對賽果影響力較小的，可選擇性地抽取，例如天氣溫度、領隊教練、花邊新聞等。然後，將這些資訊輸入到電腦程式，並由電腦進行運算，得出答案後，把電腦程式輸出的賽果，視之為對現實世界的預測賽果。程序大致如此，天文台預測天氣也是透過數學建模（Mathematical Modeling），量化重要的氣候現象，來預測未來天氣。

然而，電腦程式是如何使用現實資訊的呢？首先預設一些公式，然後匯入大量球賽歷史資訊，例如上述的近績、對賽往績、甚至天氣溫度等，從而利用公式計算預測賽果，將它與真實賽果比較，便可得知每一條公式的預測準繩度，繼而從中選出預測力最高的公式，加以使用，計算EV。

最常見的疑問是：「公式的準繩度源於球賽歷史資訊，包括真實賽果，準繩度自然必被高估，試問對比真實賽果又有什麼意思？」

這個問題可以利用一個名叫回溯測試（Backtesting）的小聰明手法，匯入資訊時，只匯入一部份，留下剩餘的部份歷史賽事當作未來賽事，執行公式模擬投注。
舉例說，你找了1000場相關賽事，你可匯入首900場，來挑選公式，然後用尾100場作模擬投注，計算出使用公式的EV。

賽馬博彩也是透過數學建模，你除了需要計算機率之外，你也要模擬最後賠率。因為賽馬博彩是實行彩池制（Pari Mutuel，又稱同注分彩法），賠率會因應投注額的分佈而時刻調整。假設你投注的時候，一號馬是1賠10，臨開閘的時候可以變了1賠3，到最後派彩可以變了1賠6，而你最後獲得的賠率，就是根據最後派彩，而不是你投注的時候。

由此可見，如使用數學建模，賭馬比賭波容易獲得正EV。主要原因如下：

賽馬是賭客與賭客之間的對賭。實施彩池制，博彩公司抽取投注額的手續費獲利，無論賽果如何，博彩公司已經賺了，派彩只是用輸家的注碼賠給贏家。只要有大量非理性的賭客，賭局佔優的機率便會較高，就好像到麻雀館打麻雀，遇著三位菜鳥，贏面自然較高。

相反，足球博彩是固定賠率制，是莊家和賭客直接對賭，莊家自然費盡工夫調整盤口，為公司獲得正EV，博彩公司正EV，即是賭客負EV。要從足球博彩中使用數學模型取勝，就得比博彩公司計算得更精確才有機會成功。

實際操作上，數學模型的構造當然比以上描述複雜得多，例如考慮的因素、各個因素的比重、賽事的數量，甚至注碼大小等，都絕不簡單。然而，原理大致上就是如此。

這一堂不教任何數學建模的方法，因為所需要的數學水平起碼要有大學程度，如想擊敗賭場，開始學習數學吧，有心不怕遲，只要沒有了考試的壓力，學習數學其實很愉快，也很輕鬆，或許最後你做不了賭神，卻成了數學家呢！

就算不打算學習數學，也希望你明白背後的原理，不致於大庭廣眾之下獻醜，不會再說由於隨機因此無法預測，而別人提起數學模型的時候，你起碼聽得明白。

天氣預測的科學發展已成熟多年，人類掌控隨機事件的能力已遠超一般人所想。天文台雖然無法完美預測每一秒的天氣變化，但大概準確，已造福人群；同樣地，賭局預測，雖然不會場場中，但只要大概準確，使贏的多過輸的，已足夠使賭客獲利。數學並非萬能，但只要適當地使用，絕對是強大的武器。
 
Summary

 賭場遊戲的賠率和機率都是固定。
 足球博彩實行固定賠率制（Fixed-odds betting），賠率固定，但機率不知。
 賽馬博彩實行彩池制，賠率不定，機率亦不知。
 賽果預測的原理，與天氣預測的原理大致相同。
 將現實世界重要資訊，匯入數學模型計算，用結果預測現實世界賽果。
 把部份歷史賽事當作未來賽事，用以驗證數學程式的準繩度。
 天氣預測無須分秒不差，賭局預測亦無須場場中，只要正EV就可以。

Terminology

 資訊（Information）
 數學模型（Mathematical Model）
 數學建模（Mathematical Modeling）
 回溯測試（Backtesting）
 彩池制（Pari Mutuel）
固定賠率制（Fixed-odds betting）
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
Ａ ── 會考 Math 數學
Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
Ａ ── 高考 Pure Math 純粹數學
Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
Ａ ── IAL Further Pure Math 1
Ａ ── IAL Mechanics 2
Ａ ── IAL Mechanics 3
Ａ ── IAL Statistics 1
Ａ ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo