Gerçek hayatta NP tam veya NP zor problemleri

Herkesin düzenli olarak NP tam veya NP zor problemlerini (sezgisel tarama ile ya da yetersiz bir çözümü ya da herhangi bir şeyi kovalayarak) çözdüğü gerçek yaşam örnekleri var mı? Programlama, planlama, VLSI tasarımı vb. Alanlarında meydana geldiğini biliyorum, ancak bugün düzenli olarak bunu yapan programcılar veya mühendisler kullanan büyük endüstriler hakkında bir fikir edinmeye çalışıyorum. Biri uzmanlık veya kütüphane geliştirecek olsaydı, mesela, kombinatoryal optimizasyon bunu bir programlama işinin parçası olarak nerede kullanabilir?

Kişisel hesaplarınız var mı?

Düşünebileceğim bazı şeyler (bunların çoğu az ya da çok dahil oldum):

• Diller ve derleyiciler için geliştirme ortamları. Şunun gibi sorular: bu dilbilgisi belirsiz bir dil mi oluşturuyor? (Bu sorun aslında kararsızdır!)
• Veri kurtarma. Kısmen kaybolan veri paketlerinin yeniden birleştirilmesi veya parçalanmış dosyaların kurtarılması. (Faktöriyel karmaşıklık)
• Yazılım güvenliği. Gözlemlenen bazı davranışların kendisine atfedilip atılamayacağını belirlemek için bir yazılım parçası aracılığıyla tüm olası yürütme yollarının değerlendirilmesi. (Durma sorunu mu?)
• Lojistik. Taşımak için paketlere, boyutlarına ve nereye gitmeleri gerektiğine göre nakliye kullanımını optimize etmek. (En azından üstel)

En kısa rotayı bulmak, hemşire planlaması vb.Gibi birçok standart örnek vardır, ancak kombinatoryal optimizasyona giriyorsanız, bunlar hakkında her şeyi biliyorsunuz :)

Dokunmatik panel imalatında gezici bir saleman gibi problemi çözmek için zaman kısıtlamalı simüle tavlama kullandım. Her panelin lazer gravürünün döngü süresinden tıraş edebileceğimiz her milisaniyede, makinenin verimini, kullanımını ve dolayısıyla karlılığını artıracağız, bu yüzden scriping yolları (ki bunlar arasındaki) ölü zamanı en aza indirmek ( Açıkçası optimize edilemedi).

Optimizasyon hesaplamasının daha optimum yoldan tasarruf edilen süreden daha uzun sürmesi riskini göze alamadığımız için sorunun NP sertliğini aşmak için zaman sınırlı bir algoritma kullandım. Makine paneli yükleme konumundan lazer kafasının en yakın köşede olduğu konuma hareket ettirirken bazı simülasyonlar yapmak için zamanım vardı. Algoritma hareketin birkaç yüz milisaniyesi içinde neredeyse hiç tamamlanmadı, ancak neredeyse her zaman daha önce her zaman kullandığımız basit, uyarlanabilir olmayan modellerden (spiral veya yılan yolları gibi) daha iyi bir yazma yolu döndürdü.

(Şu anda, aslında) çoklu lokal DNA dizisi hizalamasının biyoinformatik problemi üzerinde çalışıyorum. Bunun amacı, bazı ortak özelliklere (benzer ifade profili veya bir ChIP çip deneyinde aynı transkripsiyon faktörü bağlanması) sahip olan genlerden çok sayıda sekansın bir noktada güçlü bir şekilde hizalanması durumunda, muhtemelen ortak nedenlerini bulmuş olmanızdır. Emlak. Sonra tekrar, sorunun istatistiksel yönleriyle daha fazla ilgileniyorum. NP-zor olsa da, pratikte sezgisel tarama kullanarak fazla kaybetmezsiniz. Sorunun ilginç kısmı IMHO, bir sinyal / gürültü oranı sorunudur.

NP'nin tam / zor ne anlama geldiğini gerçekten bilmiyorum, ama sanırım arz otomatik planlaması bunun bir çeşidi.

100 ürün SKU'su için 90 gün ileriye yönelik talep planınız var: bira! 100 ürün SKU'su:

• 10-15 çeşit 1. seviye temel çiğ demlenmiş şey var, onlar büyük litrelik büyük kutularda demlendi ve bir gün sürüyor;
• demlendikten sonra, bazı malzemeler eklenmelidir (maya?) ve 10-15 gün dinlendirilmelidir, o zaman 15-20 çeşit seviye-2 malzeme var;
• Son olarak, hazır olduğunda, bazı malzemeler eklenmelidir, bu içilebilir bira denilen seviye-3 şeyler, cc var. 30 çeşit bira;
• bira 3 dl, 5 dl olarak şişelenebilir, bazen özel necklacigng (seviye 4) alır, daha sonra 5x4 kutu, 6 paket (seviye 5) olarak paketlenebilir.

Her işlem için makine "hatları" vardır: demlemeden ambalajlamaya. Makineler daha fazla işlem yapabilir, örneğin, bazı paketleme makineleri 6'lı ve 3'lü paketler yapabilir, ancak diğerleri sadece 6'lı paketler yapabilir. Kısıtlamalar vardır, örneğin hız veya büyük demleme su ısıtıcısı dk. Demlemek içindir. 6000, maksimum, 8000 l bira, (ancak bira tipi hafifse, min. 5000 l ve maksimum 7000 l'dir). Ve böylece, her seviyede.

Görev: bahsettiğim gibi, 100 çeşit seviye-5 (şişelenmiş, paketlenmiş şeyler) için bir talep planı var. Tüm 5 seviye, tüm makineler için en uygun üretim planını yapın . Makine anahtarlarını en aza indirin (örn. Şişeleme .5, .5, .5, .3, .3, .3 .3, .5, .3, .5, .3, .5'den daha az swithc, şişeleme makineleri için daha az ölü zaman). Müşteri tarafından önceliklendirin: bazı müşteriler, biranın yalnızca son kullanma süresinin% 50'sinden fazlası ile gönderilmesini gerektirir. Vs vs.

Darboğazları keşfedin (eh), bu noktalara var olmayan makineler ekleyerek alternatif planlar yapın , daha sonra yeni makineler almayı önermek için en iyi sanal senaryo kullanılabilir.

Yeterince zor mu, yoksa sana bir tekstil fabrikasının nasıl çalıştığını söylemeliyim ?

(Kişisel not: Web, banka ve lojistik zorlayıcı alanlardır, ancak imalat sorunlarına kıyasla bebek oyuncaklarıdır.)

Feragatname: güvenlik nedeniyle sayılar çarpıtılmış, büyüklük sırası gerçek.