系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型演講人2026-01-0704/系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型的構(gòu)建方法論03/理論基礎(chǔ)：系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)與優(yōu)化模型的融合邏輯02/引言：從“靜態(tài)決策”到“動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的思維躍遷01/系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型06/挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向：在實(shí)踐中深化認(rèn)知05/典型應(yīng)用領(lǐng)域：從理論到實(shí)踐的映射08/結(jié)論：回歸“動(dòng)態(tài)系統(tǒng)”的決策本質(zhì)07/未來趨勢(shì)：面向復(fù)雜系統(tǒng)的新一代優(yōu)化范式目錄01系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型ONE02引言：從“靜態(tài)決策”到“動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的思維躍遷ONE引言：從“靜態(tài)決策”到“動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的思維躍遷在復(fù)雜系統(tǒng)管理實(shí)踐中，我常遇到這樣的困境：看似最優(yōu)的短期決策，卻在長(zhǎng)期運(yùn)行中引發(fā)系統(tǒng)性失衡。例如，某制造企業(yè)為降低成本大幅削減庫存，卻因供應(yīng)鏈時(shí)滯導(dǎo)致生產(chǎn)斷續(xù)，最終造成更大損失；某城市為緩解交通擁堵擴(kuò)建主干道，反而誘發(fā)了更多私家車出行，陷入“越堵越建、越建越堵”的惡性循環(huán)。這些案例揭示了一個(gè)核心命題：傳統(tǒng)基于靜態(tài)假設(shè)的優(yōu)化方法，難以捕捉系統(tǒng)中反饋回路、時(shí)滯效應(yīng)與非線性的動(dòng)態(tài)耦合關(guān)系。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SystemDynamics）作為研究復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的跨學(xué)科方法論，自Forrester教授1958年提出以來，始終致力于揭示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、行為與政策間的內(nèi)在聯(lián)系。而優(yōu)化模型（OptimizationModel）則為多目標(biāo)、多約束下的決策選擇提供了數(shù)學(xué)工具。二者的融合——系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型，通過構(gòu)建“動(dòng)態(tài)仿真-反饋分析-優(yōu)化迭代”的閉環(huán)框架，實(shí)現(xiàn)了從“最優(yōu)解”到“滿意解在動(dòng)態(tài)演化中持續(xù)優(yōu)化”的范式轉(zhuǎn)變。本文將結(jié)合多年項(xiàng)目實(shí)踐，從理論基礎(chǔ)、構(gòu)建方法論、應(yīng)用場(chǎng)景到挑戰(zhàn)與未來趨勢(shì)，系統(tǒng)闡述這一模型的核心邏輯與實(shí)踐價(jià)值。03理論基礎(chǔ)：系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)與優(yōu)化模型的融合邏輯ONE1系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的核心原理：結(jié)構(gòu)決定行為系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的本質(zhì)是“通過結(jié)構(gòu)理解行為”。其理論基石包括：-反饋回路（FeedbackLoop）：系統(tǒng)行為的驅(qū)動(dòng)力，分為正反饋（自我強(qiáng)化，如人口增長(zhǎng)與資源消耗）與負(fù)反饋（自我調(diào)節(jié)，如恒溫系統(tǒng)）；-時(shí)滯（Delay）：決策與結(jié)果之間的時(shí)間差，如政策從出臺(tái)到見效的周期，常導(dǎo)致系統(tǒng)振蕩；-非線性（Nonlinearity）：變量間不成比例的復(fù)雜關(guān)系，如“邊際效益遞減”或“閾值效應(yīng)”，是系統(tǒng)涌現(xiàn)行為的根源。在我的城市交通規(guī)劃項(xiàng)目中，曾通過因果回路圖（CLD）發(fā)現(xiàn)：道路擴(kuò)建（+）→通行能力提升（+）→出行時(shí)間縮短（+）→機(jī)動(dòng)車保有量增加（+）→交通壓力回升（-），形成“增強(qiáng)回路”與“平衡回路”的交織，這正是交通擁堵反復(fù)出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)原因。2優(yōu)化模型的核心要素：目標(biāo)與約束的權(quán)衡優(yōu)化模型旨在通過數(shù)學(xué)方法尋找決策變量（DecisionVariables）的最優(yōu)組合，使目標(biāo)函數(shù)（ObjectiveFunction）在約束條件（Constraints）下達(dá)到極值（最大/最?。?。其關(guān)鍵要素包括：-目標(biāo)函數(shù)：如成本最小化、利潤最大化、社會(huì)福利最優(yōu)化，需體現(xiàn)決策者的核心訴求；-決策變量：可控的參數(shù)，如生產(chǎn)量、庫存水平、投資分配；-約束條件：資源、政策、物理定律等限制，如產(chǎn)能上限、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。3融合的必然性：動(dòng)態(tài)優(yōu)化彌補(bǔ)靜態(tài)短板傳統(tǒng)優(yōu)化模型多基于“均衡假設(shè)”，忽略系統(tǒng)動(dòng)態(tài)演化，導(dǎo)致“最優(yōu)解”在現(xiàn)實(shí)中失效。例如，靜態(tài)庫存優(yōu)化模型可能忽略供應(yīng)商交貨時(shí)滯，而系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型通過引入“庫存-生產(chǎn)-訂單”的反饋回路，實(shí)時(shí)仿真不同策略下的庫存波動(dòng)，結(jié)合優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群算法）尋找動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)“既不積壓也不短缺”的平衡。04系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型的構(gòu)建方法論ONE系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型的構(gòu)建方法論構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型需遵循“問題導(dǎo)向-結(jié)構(gòu)解析-動(dòng)態(tài)仿真-優(yōu)化迭代”的閉環(huán)流程，每個(gè)環(huán)節(jié)均需嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬛闻c數(shù)據(jù)驗(yàn)證。1步驟一：?jiǎn)栴}界定與系統(tǒng)邊界劃分這是模型構(gòu)建的起點(diǎn)，需明確“解決什么問題”“涉及哪些主體”“時(shí)間尺度與空間范圍”。我曾為某電商平臺(tái)設(shè)計(jì)“物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型”，首先界定核心問題：如何在“雙11”等峰值期平衡配送時(shí)效與物流成本；系統(tǒng)邊界包括倉儲(chǔ)中心、配送站點(diǎn)、消費(fèi)者、第三方物流商，時(shí)間尺度為6個(gè)月（含峰值期前后），空間范圍覆蓋全國一至三線城市。關(guān)鍵原則：避免邊界過度擴(kuò)展（引入無關(guān)變量）或過度縮小（忽略關(guān)鍵反饋），可通過“敏感性分析”驗(yàn)證邊界變量的影響程度。2步驟二：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析與變量識(shí)別基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理，通過因果回路圖（CLD）和存量流量圖（SD）揭示系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。-因果回路圖（CLD）：定性描述變量間的因果關(guān)系（+為正影響，-為負(fù)影響），識(shí)別核心反饋回路。例如，在供應(yīng)鏈模型中，“訂單量（+）→生產(chǎn)量（+）→庫存（+）→訂單滿足率（+）→客戶滿意度（+）→訂單量（+）”構(gòu)成正反饋，“庫存（+）→倉儲(chǔ)成本（+）→產(chǎn)品定價(jià)（+）→訂單量（-）”構(gòu)成負(fù)反饋；-存量流量圖（SD）：將變量分為存量（Level，如庫存、資本）、流量（Rate，如生產(chǎn)速率、投資速率）、輔助變量（Auxiliary，如訂單滿足率），明確存量與流量的微分關(guān)系（如庫存變化量=生產(chǎn)速率-銷售速率）。實(shí)踐技巧：通過“小組研討+專家訪談”確保變量識(shí)別的全面性，例如我曾邀請(qǐng)供應(yīng)鏈經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師、一線客服共同參與變量篩選，避免“理論模型”與“實(shí)際運(yùn)行”脫節(jié)。3步驟三：動(dòng)態(tài)假設(shè)與模型量化將定性結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)模型，核心是參數(shù)估計(jì)與方程構(gòu)建。-參數(shù)估計(jì)：通過歷史數(shù)據(jù)回歸、專家打分（如德爾菲法）、系統(tǒng)辨識(shí)（如極大似然估計(jì)）確定參數(shù)值。例如，某產(chǎn)品的“客戶流失率”可通過歷史訂單數(shù)據(jù)擬合，若數(shù)據(jù)顯示“下單后7天內(nèi)未發(fā)貨的客戶流失率提升30%”，則可將“訂單響應(yīng)時(shí)間”作為影響流失率的關(guān)鍵變量；-方程構(gòu)建：基于變量關(guān)系建立數(shù)學(xué)表達(dá)式，如存量方程（\(L(t)=L(t-Δt)+Δt\cdot[In(t)-Out(t)]\)）、流量方程（如生產(chǎn)速率\(=\min(產(chǎn)能上限,訂單量\times交貨周期)\)）、輔助變量方程（如訂單滿足率\(=\frac{實(shí)際發(fā)貨量}{訂單量}\)）。易錯(cuò)點(diǎn)：避免“過度擬合”（過度依賴歷史數(shù)據(jù)忽略結(jié)構(gòu)性變化）與“擬合不足”（忽略關(guān)鍵變量），需通過“模型檢驗(yàn)”（如歷史回測(cè)、殘差分析）驗(yàn)證準(zhǔn)確性。4步驟四：優(yōu)化算法嵌入與仿真迭代將優(yōu)化模型與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型耦合，通過算法搜索動(dòng)態(tài)策略空間。-目標(biāo)函數(shù)與約束設(shè)定：例如，在供應(yīng)鏈模型中，目標(biāo)函數(shù)設(shè)為“總成本最小化\(=\sum(倉儲(chǔ)成本+運(yùn)輸成本+缺貨成本)\)”，約束條件包括“庫存水平\geq安全庫存”“訂單滿足率\geq95%”；-優(yōu)化算法選擇：根據(jù)問題特性選擇算法：-精確算法（如線性規(guī)劃）：適用于小規(guī)模線性問題；-啟發(fā)式算法（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化）：適用于大規(guī)模非線性問題，通過“種群進(jìn)化”“粒子迭代”搜索近似最優(yōu)解；-元啟發(fā)式算法（如模擬退火）：適用于避免局部最優(yōu)的全局搜索；4步驟四：優(yōu)化算法嵌入與仿真迭代-仿真迭代：算法生成決策變量組合→輸入系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型仿真→輸出目標(biāo)函數(shù)值與系統(tǒng)行為→反饋調(diào)整參數(shù)，直至收斂。案例說明：在上述電商物流模型中，我們采用“多目標(biāo)遺傳算法（NSGA-II）”優(yōu)化倉儲(chǔ)中心布局與配送路徑，仿真結(jié)果顯示：優(yōu)化后的策略使“雙11”期間物流成本降低18%，同時(shí)訂單滿足率從88%提升至96%，印證了動(dòng)態(tài)優(yōu)化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的適應(yīng)性。5步驟五：模型驗(yàn)證與政策分析模型構(gòu)建完成后，需通過“驗(yàn)證-分析-反饋”確保實(shí)用價(jià)值。-模型驗(yàn)證：包括“結(jié)構(gòu)驗(yàn)證”（專家判斷是否符合系統(tǒng)邏輯）、“行為驗(yàn)證”（仿真結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)是否一致）、“靈敏度分析”（參數(shù)變化對(duì)結(jié)果的影響程度，如“若運(yùn)輸成本上漲10%，最優(yōu)策略是否需調(diào)整”）；-政策分析：基于優(yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)“情景分析”，如“若市場(chǎng)需求增長(zhǎng)20%，是否需新增倉儲(chǔ)中心？”“若環(huán)保政策限制夜間配送，如何調(diào)整配送策略？”，為決策者提供“魯棒性強(qiáng)”的政策組合。05典型應(yīng)用領(lǐng)域：從理論到實(shí)踐的映射ONE典型應(yīng)用領(lǐng)域：從理論到實(shí)踐的映射系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型已在多領(lǐng)域驗(yàn)證其價(jià)值，以下結(jié)合具體案例闡述其應(yīng)用邏輯與效果。1企業(yè)管理：供應(yīng)鏈與庫存動(dòng)態(tài)優(yōu)化供應(yīng)鏈系統(tǒng)的復(fù)雜性（多層級(jí)、多節(jié)點(diǎn)、多時(shí)滯）使其成為該模型的核心應(yīng)用場(chǎng)景。例如，某汽車零部件企業(yè)曾面臨“原材料價(jià)格波動(dòng)大+客戶訂單不穩(wěn)定”的雙重壓力，傳統(tǒng)靜態(tài)庫存模型導(dǎo)致“旺季缺貨、淡季積壓”。我們構(gòu)建了包含“供應(yīng)商交貨時(shí)滯”“生產(chǎn)線產(chǎn)能切換成本”“客戶需求波動(dòng)”的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，結(jié)合隨機(jī)規(guī)劃算法優(yōu)化安全庫存與生產(chǎn)批量。優(yōu)化后，庫存周轉(zhuǎn)率提升25%，缺貨率從12%降至5%，年節(jié)約成本超2000萬元。2公共管理：城市規(guī)劃與政策評(píng)估城市系統(tǒng)具有“人口-經(jīng)濟(jì)-資源-環(huán)境”的強(qiáng)耦合性，傳統(tǒng)“頭痛醫(yī)頭”的政策難以奏效。例如，某特大城市為應(yīng)對(duì)老齡化，計(jì)劃“新建養(yǎng)老院+增加社區(qū)醫(yī)療”。我們通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型仿真發(fā)現(xiàn)：?jiǎn)渭冊(cè)黾佑布O(shè)施，若忽略“醫(yī)療資源分布不均”“老人就醫(yī)意愿”等反饋，會(huì)導(dǎo)致“部分養(yǎng)老院空置、社區(qū)醫(yī)療超負(fù)荷”。優(yōu)化模型將“養(yǎng)老院選址”“醫(yī)療資源配比”“補(bǔ)貼政策”作為決策變量，目標(biāo)設(shè)為“老人醫(yī)療滿意度最大化+財(cái)政成本最小化”，最終提出“核心區(qū)社區(qū)醫(yī)療升級(jí)+郊區(qū)養(yǎng)老院配套三甲醫(yī)院”的差異化策略，經(jīng)試點(diǎn)后區(qū)域老人滿意度提升40%。3環(huán)境科學(xué)：碳排放與生態(tài)系統(tǒng)管理氣候變化與生態(tài)退化是典型的“公地悲劇”，需動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)。例如，某流域面臨“工業(yè)廢水排放+農(nóng)業(yè)面源污染+水生態(tài)退化”的惡性循環(huán)。我們構(gòu)建了包含“GDP增長(zhǎng)-污染排放-治理投入-環(huán)境容量”的反饋模型，結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法（兼顧經(jīng)濟(jì)與環(huán)境目標(biāo)），得出“分階段治污策略”：短期重點(diǎn)治理工業(yè)點(diǎn)源（見效快），中期推廣生態(tài)農(nóng)業(yè)（減少面源污染），長(zhǎng)期恢復(fù)濕地生態(tài)（提升自凈能力）。仿真顯示，10年后流域水質(zhì)達(dá)標(biāo)率從35%提升至75%，同時(shí)GDP年均增速保持6%以上。4工程技術(shù)：能源系統(tǒng)與智能制造能源系統(tǒng)的“間歇性、波動(dòng)性”對(duì)優(yōu)化提出更高要求。例如，某新能源企業(yè)需優(yōu)化“風(fēng)電-光伏-儲(chǔ)能-電網(wǎng)”的協(xié)同調(diào)度。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型仿真了“天氣波動(dòng)-發(fā)電量波動(dòng)-儲(chǔ)能充放電-電網(wǎng)調(diào)峰”的動(dòng)態(tài)過程，優(yōu)化模型以“棄風(fēng)棄光率最小化+儲(chǔ)能壽命損耗最小化”為目標(biāo)，輸出“基于天氣預(yù)報(bào)的儲(chǔ)能充放電策略”。實(shí)施后，棄風(fēng)棄光率從18%降至5%，儲(chǔ)能設(shè)備壽命延長(zhǎng)3年。06挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向：在實(shí)踐中深化認(rèn)知ONE挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向：在實(shí)踐中深化認(rèn)知盡管系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需通過理論創(chuàng)新與技術(shù)迭代突破瓶頸。1數(shù)據(jù)稀缺性與質(zhì)量難題系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型依賴大量歷史數(shù)據(jù)，但新興領(lǐng)域（如新能源、元宇宙）常缺乏長(zhǎng)期數(shù)據(jù)積累，且數(shù)據(jù)存在“噪聲大、樣本偏、更新慢”等問題。例如，在構(gòu)建“元宇宙經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)模型”時(shí)，虛擬資產(chǎn)的價(jià)值波動(dòng)、用戶行為模式均無歷史參照，傳統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法失效。優(yōu)化方向：-融合機(jī)器學(xué)習(xí)：用LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）預(yù)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，用GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）生成合成數(shù)據(jù)補(bǔ)充樣本；-貝葉斯推斷：將參數(shù)視為隨機(jī)變量，通過先驗(yàn)分布與似然函數(shù)更新后驗(yàn)分布，減少對(duì)單一數(shù)據(jù)源的依賴。2模型復(fù)雜度與可解釋性的平衡為提升模型精度，研究者常增加變量與反饋回路，導(dǎo)致“維度災(zāi)難”，且“黑箱化”的優(yōu)化算法（如深度學(xué)習(xí)）難以向決策者解釋策略邏輯。例如，某供應(yīng)鏈優(yōu)化模型涉及200+變量、50+反饋回路，即便輸出“最優(yōu)庫存策略”，管理者也因“看不懂邏輯”而拒絕采納。優(yōu)化方向：-模塊化建模：將復(fù)雜系統(tǒng)拆分為“生產(chǎn)模塊”“物流模塊”“需求模塊”，子模塊獨(dú)立優(yōu)化后再耦合；-可解釋AI（XAI）：用SHAP值、LIME等方法分析優(yōu)化算法的決策依據(jù)，生成“若X增加1單位，成本將降低Y元”的直觀解釋。3多目標(biāo)優(yōu)化的權(quán)衡與沖突現(xiàn)實(shí)決策中，“成本最低”“效率最高”“風(fēng)險(xiǎn)最小”等目標(biāo)常相互矛盾。例如，某城市交通優(yōu)化中，“縮短通勤時(shí)間”需擴(kuò)建道路（增加財(cái)政負(fù)擔(dān)），“降低碳排放”需限制私家車（影響出行便利），傳統(tǒng)加權(quán)求和法難以體現(xiàn)決策者的偏好動(dòng)態(tài)變化。優(yōu)化方向：-交互式優(yōu)化：決策者參與迭代過程，算法根據(jù)偏好調(diào)整目標(biāo)權(quán)重，如“若優(yōu)先環(huán)保，可接受通勤時(shí)間增加5%”；-魯棒優(yōu)化：在不確定性下尋找“最壞情況下的最優(yōu)解”，如“無論油價(jià)如何波動(dòng)，物流成本均控制在預(yù)算內(nèi)”。4跨領(lǐng)域融合的方法論創(chuàng)新系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型需融合經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，但不同領(lǐng)域的范式差異（如經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“理性人假設(shè)”與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的“有限理性”）導(dǎo)致模型沖突。例如，在構(gòu)建“共享經(jīng)濟(jì)模型”時(shí)，經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)“用戶完全理性”，但系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)需考慮“用戶從眾心理”“平臺(tái)補(bǔ)貼依賴”等非理性行為。優(yōu)化方向：-行為系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（BSD）：引入行為經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“前景理論”“有限理性”假設(shè)，修正傳統(tǒng)模型；-數(shù)字孿生（DigitalTwin）：將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（IoT、區(qū)塊鏈）結(jié)合，構(gòu)建“虛實(shí)同步”的優(yōu)化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“仿真-決策-反饋”的實(shí)時(shí)閉環(huán)。07未來趨勢(shì)：面向復(fù)雜系統(tǒng)的新一代優(yōu)化范式ONE未來趨勢(shì)：面向復(fù)雜系統(tǒng)的新一代優(yōu)化范式隨著技術(shù)進(jìn)步與問題復(fù)雜化，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)優(yōu)化模型正朝著“智能化、實(shí)時(shí)化、協(xié)同化”方向演進(jìn)，為解決全球性挑戰(zhàn)提供新工具。1人工智能與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的深度融合01AI的“感知-學(xué)習(xí)-決策”能力可彌補(bǔ)傳統(tǒng)模型的不足：02-強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）：作為優(yōu)化算法的“大腦”，通過與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的交互“試錯(cuò)”，學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)策略，如“智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)度”；03-知識(shí)圖譜（KG）：整合領(lǐng)域知識(shí)（如政策法規(guī)、物理定律），自動(dòng)構(gòu)建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，減少人工建模成本。2數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化數(shù)字孿生通過“物理系統(tǒng)-虛擬模型-數(shù)據(jù)反饋”的閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)仿真-動(dòng)態(tài)優(yōu)化”。例