這次真的震驚到我了！當我向Deepseek提出一個物流網絡規劃問題時，這是一道原本用混合整數模型求解的NP問題，而Deepseek用一段長達514秒鐘12,800字的思維鏈用極致的邏輯推導完成了一次令人震撼的思維鏈。

在這個看似簡單的物流規劃問題背后，隱藏著令人生畏的復雜性。一個擁有4個可能分銷中心、2個工廠和4個市場的網絡，理論上可能產生數以萬計的組合。

給Deepseek的物流網絡規劃題目：

你運營著一家生產電子元器件的集團，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——啟用與否會產生一筆固定運營成本（即二進制決策）。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展現出了令人驚嘆的系統性思維能力。

它在思維鏈中就像一個固執的卻有著強大思維能力的供應鏈專家的口氣，說到：

“”現在，問題轉化為一個混合整數線性規劃問題，包含二進制變量y_j，整數變量x和z，以及線性約束條件。

現在，我需要考慮如何求解這個問題?？赡艿姆椒òㄊ褂脙灮?a class="tag_click" style="text-decoration: underline;" href="http://www.gillianpearce.com/news/36" onclick="tagClick(60)">軟件，如CPLEX、Gurobi、或者開源工具如PuLP或Pyomo結合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的數學優化方法，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，它又需要規劃數十條運輸路徑，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？（完整的推導全文請看附錄）

深度思維的藝術

令人印象深刻的是Deepseek展現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。這些數字背后體現的不僅是計算能力，更是一種系統化的決策思維。

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的方案。例如，當發現某個分銷中心組合的總容量無法滿足市場需求時，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在處理復雜決策時的獨特優勢。

在整個12,800字的分析過程中，Deepseek展現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），每一步都體現了嚴密的邏輯推理。

特別值得注意的是，Deepseek在分析過程中不斷進行自我驗證和優化。它會反復檢查自己的假設，調整運輸方案，直到找到真正的最優解。這種追求完美的精神，正是卓越決策者應該具備的品質。

數理邏輯+編程能力

當Deepseek被要求提供第二種解法時，也就是傳統的混合整數求解方式，Deepseek瞬間切換到了嚴謹的數學思維模式，構建了完整的模型。這種能力轉換的流暢性，揭示了AI系統在不同思維模式間自如切換的能力，這是傳統優化系統所不具備的。當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邏輯讓我震撼。

看看我用Python跑完的結果，和Deepseek用思維鏈跑出來的最終結果一樣。（Deepseek的思維鏈和呈現結論居然差了點，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）

在這個日益復雜的商業世界中，我們比任何時候都更需要科學的決策方法。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，面對復雜的決策問題，系統性邏輯思維和智能化分析的結合，可以幫助我們找到最優解。

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