TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #lib
@mfbikepacking · Post #15 · 06.06.2023 г., 13:22
Евдокимов - Фотограф-велосипедист (1913). Прогулки и путешествия на велосипеде с фотографическим аппаратом. Практические советы и указания для любителей-фотографов. https://archive.org/details/evdokimov_photobike https://book.museumart.ru/mok/1m/1m/photograf-velosipedist/html5forpc.html https://disk.yandex.ru/d/-PU2F0nmuNKe3g #lib
Hashtags
@justfuning1900 · Post #527 · 19.09.2024 г., 06:24
AutoCorrect 有一个有意思的库。 觉得自己写文章格式很乱的朋友注意了，这个库可以帮你全自动化优化，如果你使用的SSG，就更方便了，配套的Node、Python库几行代码就能完成优化工作。 官方还提供了一个在VSCode上保存自动触发格式化优化的插件：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=huacnlee.autocorrect 项目地址：https://github.com/huacnlee/autocorrect #工具箱#lib#排版
@tuttoelezioni · Post #1562 · 21.03.2026 г., 11:32
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Distribuzione dei seggi nell'Assemblea. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 35 ✅ 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 8 ⬜️ Indipendenti: 4 Totale: 47 Maggioranza: 24 @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1559 · 21.03.2026 г., 10:34
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Distribuzione dei seggi nell'Assemblea. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 28 ✅ 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 7 ⬜️ Indipendenti: 5 Da assegnare: 7 Totale: 47 Maggioranza: 24 @TuttoElezioni
@bimteamnews · Post #1298 · 28.08.2024 г., 14:02
Обновление 22 августа - 28 августа Коммерция #коммерция#технология#армирование#моделирование_кр Опубликована новая инструкция Моделирование выпусков автостоянки сквозным неразрезным армированием Инструкция описывает технологию моделирования выпусков автостоянки из фундаментной плиты, которые продолжаются неразрезным армированием в вышестоящих вертикальных конструкциях (пилонах или колоннах). #коммерция#технология#lib-файлы Опубликована новая инструкция Подготовка lib-файла к работе ❗️Обязательна к ознакомлению! Инструкция описывает шаги, которые должен выполнить проектировщик для подготовки lib-файла перед использованием его в проекте. #коммерция#fm#семейства_кр Разработаны семейства к альбому технических решений КЖ2.1 Со списком семейств можно ознакомиться по ссылке.
@tuttoelezioni · Post #1634 · 23.03.2026 г., 07:18
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 684/694 (98,6%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 57/59 (96,6%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,6% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 22,2% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,0% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 10,3% ⬜️ Indipendenti: 5,2% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1570 · 22.03.2026 г., 06:13
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 673/694 (97,0%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 50/59 (84,7%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 38,0% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 22,0% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,3% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 10,5% ⬜️ Indipendenti: 4,4% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1567 · 21.03.2026 г., 17:59
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Consiglio legislativo. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 36,8% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 23,3% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 16,6% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,7% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1566 · 21.03.2026 г., 17:58
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 658/694 (94,8%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 33/59 (55,9%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 39,1% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,6% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 18,7% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,1% ⬜️ Indipendenti: 3,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1565 · 21.03.2026 г., 14:11
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 658/694 (94,8%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 31/59 (52,5%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 38,9% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,5% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 18,9% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,1% ⬜️ Indipendenti: 3,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1564 · 21.03.2026 г., 12:51
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Consiglio legislativo. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,2% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 23,1% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 16,7% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1563 · 21.03.2026 г., 12:49
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 638/694 (91,9%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 21/59 (35,6%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,9% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,9% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,0% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,5% ⬜️ Indipendenti: 4,0% @TuttoElezioni