戴彧虹：运筹学的研究过程，可以理解为一个“从真实世界的问题中来，到真实世界的应用中去”的闭环。它不是一个坐在书斋里纯理论推演的过程，而是一个问题驱动、方法闭环、学科交叉的科学实践。整个过程大致可以分为五个关键步骤。
　　第一步是精准定义问题。运筹学研究起点一定是现实中的一个具体“痛点”。比如，企业物流成本太高、工厂设备利用率低等。研究者首先要深入一线，和工程师、管理者一起，把模糊的业务痛点，翻译成一个结构化的科学问题，包括理清要优化什么目标、受哪些条件限制、有哪些不确定因素等。这一步是地基，决定了后续所有工作的方向。
　　第二步是数学建模，即把现实问题“翻译”成数学语言，搭建起可计算的模型，这是运筹学的核心技能。
　　模型建好后，要将其真正用于解决问题。因此，第三步是算法设计与求解。对于复杂模型，尤其是现实中动辄百万变量、约束的问题，需要设计或选用高效的算法。现在我们越来越多地融合人工智能技术来优化算法。
　　第四步是验证与评估。我们要回到现实中，检验“纸上最优解”在现实中是否管用。比方说用历史数据在计算机里“回放”，看新方案比旧方案能提升多少。如果发现效果有偏差，就需要反馈到第一步或第二步，调整模型或参数，重新求解，直到方案够好、够可靠。
　　最后一步是实施与部署。我们把通过验证的优化方案，做成用户友好的软件、系统或决策看板，集成到企业的生产管理系统里，或者交给管理人员作为决策依据。通过这一方式，可让研究成果真正落地，将方案转化为生产力，带来降本、增效、提质、减排的实际价值。