TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1084 · 9.04

В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость. Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных. Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора. !!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты. ________________________________________ Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации. Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн. К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд. На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру. Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится. Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #conoco

当前筛选 #conoco清除筛选
Bloomberg4you

@Bloomberg4you · Post #47101 · 10.01.2026 г., 02:11

В пятницу президент Трамп оказывал давление на руководителей более чем 20 энергетических компаний США, но получил лишь несколько публичных обещаний быстро инвестировать огромные суммы, необходимые для восстановления разрушенной нефтяной промышленности Венесуэлы. Это вызвало сомнения в предыдущем заявлении Трампа о том, что американские компании были готовы потратить 100 миллиардов долларов или больше на восстановление инфраструктуры для добычи сырой нефти в стране. Генеральный директор Exxon Mobil Даррен Вудс дал самую резкую оценку, заявив Трампу во время прямой трансляции встречи в Белом доме, что Венесуэла «непривлекательна для инвестиций» без значительных изменений в коммерческой структуре страны, правовой системе и законах об углеводородах. Однако он сказал, что «уверен в том, что при этой администрации и президенте Трампе, работающем рука об руку с правительством Венесуэлы, эти изменения могут быть реализованы». «Там у нас дважды конфисковывали активы, так что можете себе представить, что для возвращения в третий раз потребуются довольно существенные изменения по сравнению с тем, что мы видели раньше», — сказал генеральный директор. Вудс действительно сказал, что #Exxon может направить техническую группу для оценки текущего состояния венесуэльских активов в ближайшие недели и может помочь вывести венесуэльскую нефть на рынок через свои интегрированные предприятия, которые занимаются переработкой и торговлей. Вице-председатель совета директоров #Chevron Марк Нельсон, присутствовавший на мероприятии вместо генерального директора Майка Вирта, которому ранее на этой неделе сделали операцию по замене коленного сустава, заявил, что компания увеличила добычу в Венесуэле до 240 000 баррелей в сутки на четырёх совместных предприятиях с государственной нефтяной компанией #PDVSA и может увеличить добычу «практически на 100% немедленно». У Chevron, единственной крупной американской нефтяной компании, которая все еще работает в Венесуэле, есть «уникальная возможность среди конкурентов увеличить добычу», и эти усилия могут увеличить ее годовой денежный поток на 400–700 миллионов долларов, но компания вряд ли будет инвестировать дальше, пока ситуация в стране не стабилизируется, заявил аналитик TD Cowen Джейсон Гейблман. По мнению аналитиков #UBS, Exxon по-прежнему может извлечь большую выгоду из увеличения добычи нефти в Венесуэле, в основном благодаря недооценке её роли в нефтепереработке, поскольку «доходы от нефтепереработки, как правило, стабильны и обеспечивают устойчивость и снижение волатильности доходов» в условиях низких цен на нефть. Они также добавили, что после #Valero у Exxon лучшие операции на побережье Мексиканского залива по переработке низкокачественной нефти из Венесуэлы. Генеральный директор ConocoPhillips Райан Лэнс заявил, что банки, в том числе Экспортно-импортный банк США, должны участвовать в любых обсуждениях, связанных с предоставлением финансирования и миллиардов долларов, необходимых для восстановления энергетической инфраструктуры Венесуэлы. Лэнс сказал Трампу, что компания #Conoco оставила после себя 12 миллиардов долларов, когда ушла из страны, и на сегодняшний день является крупнейшим негосударственным кредитором в Венесуэле. «Мы не будем смотреть на то, что люди потеряли в прошлом, потому что это была их вина... Вы заработаете много денег, но мы не собираемся останавливаться», — ответил Трамп. Джефф Хильдебранд из #Hilcorp взял на себя одно из немногих конкретных обязательств, взятых на себя руководителями нефтяных компаний, которые в настоящее время не ведут деятельность в Венесуэле. Он заявил, что его компания полностью привержена идее и готова восстанавливать инфраструктуру в стране. @Bloomberg4you Ещё больше информации о мировых рынках и экономике - ЗДЕСЬ