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
#Italia#Comunali
L'ex avvocato di Andrea Sempio nel caso Garlasco, Massimo #Lovati lascia la professione forense e di candida a sindaco di Vigevano con #DSP|Sovranisti euroscettici.
@Osservatorioitaliano
#Turchia: la commissione parlamentare che studia il nuovo processo di pace decide di visitare #Ocalan nell'isola di #Imrali. Il principale partito d'opposizione, #CHP e i partiti minoritari #DP, #DSP e #HüdaPar, decidono di non aderire all'iniziativa.
Лизинг. Впервые это понятие пришло ко мне не из сферы автомобилей. Пришло из музыки. Это когда человек написал инструментал и даёт его погонять разным исполнителям. Русским, американским.
А если это делает сибиряк, то это Рома Cvpellv. Он открылся для меня в томской группе "Забытый полк". Затем появилось объединение Diamond Style Production (DSP). Оказалось, что наши продюсеры и битмейкеры могут делать музыку, которая одинаково хорошо звучит и с русскими, и с английскими куплетами поверх. Не важно, Kristina Si это или Freddie Gibbs.
Рома Capella — человек, который может сказать: "сидел я как-то со Снуп Догом на студии...", — и это будет не понтами, а обычной историей из жизни. Вообще интересно посмотреть за профессией битмейкер. Вот один из выпусков "По классике" с Ромой.
Рома уникум. Может органично звучать в рэпе, электронщине. Отдельное удовольствие то, как на его биты начинает звучать наша попса. Ну и лайвы на akai mpc, конечно, удивительно заходят даже мне, который всегда был за текстоцентричность.
#cvpellv#capella#биты#заполк#dsp#плейлист#электро#instrumental#внк
Вопросик на контроле
#Italia#Sondaggi
Sondaggio autoprodotto EMG Different:
"E PER QUALE PARTITO VOTEREBBE? Base: coloro che hanno intenzione di andare a votare"
Totale cdx: 45,2%
#FdI|ECR: 27%
#FI|EPP: 8,7%
#Lega|PfE: 8%
#NM|EPP: 1,5%
Totale csx: 44,9%
#PD|S&D: 22,7%
#M5S|LEFT: 12%
#AVS|G/EFA|LEFT: 6%
#IV|RE: 2,2%
#PiùE|RE 2%
Totale centro 3,9%
#Azione|RE 2,7%
#PLD|Centro: 1,2%
#FN|ESN: 3,6%
#DSP|Populisti euroscettici: 1,4%
Altra lista 1,0%
Rilevazione: 30-31 marzo
Intervistati: 1000
Margine d’errore: ±3,1%
@OsservatorioItaliano