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 2 подобни публикации

Търсене: #pendulum

当前筛选 #pendulum清除筛选

Pendulum — Inertia LP Данный пост — длинный и пропитан нытьем рефлексией. А что случилось? Иногда они возвращаются. Pendulum выпустили свой 4-й альбом — спустя долгие 15 лет. Забавно, но весь свой подростковый возраст, как и часть того периода, что привычно идет за ним, я прожил в ожидании этого самого альбома. Кажется, что в сей отрезок жизни уместилось неприлично многое — отдельная вселенная. Живая, странная и неоднородная. В ней многое менялось, рождалось и умирало, но слегка метафизическое отношение к музыке и крайне гиковый подход к ее восприятию живут в этом пространстве и сейчас. А зародились и стали они таковыми во многом благодаря этим австралийским парням. Так что же, стоило ли больше десяти лет прибывать в довольно абьюзивных отношениях, каждые три года получая тонны троллинга от Роба «я вас всех ненавижу» Свайра? Кажется, да. Сабж Альбом — хороший. Диванные меломаны, конечно же, вопрошают: «где, бля, драм...»? — вторя легендарному мему. Но настоящие гигашлепы-пендуловеды знают, что Pendulum не пишут классический драм-н-бейс со времен первого альбома. А в далеком 2010 году прямо заявили, что (никакого альбома не будет, я Роб, я так хочу) следующий их лонгплей будет злым, гитарным и тяжелым. За 15 лет, видимо, все об этом забыли. А ребята нет — так и сделали, в который раз сломав матрицу драм-н-бейс-нормисам. Inertia звучит очень по-живому и по-рокерски. Роб явно решил вспомнить, что в молодости был металлистом, играя забористую дичь в Xygen. Дошло до того, что пост-продакшеном пластинки занимался Дэн Ланкастер — звукоинженер Blink-182 и Bring Me The Horizon, например. И это слышно: некоторые треки звучат именно как рок-штуки, являясь при этом совсем не ими. Хорошо это или плохо — вопрос вкуса. Непривычно ли? Да. Мешает ли прослушке? Мне — нет. Большинство композиций мрачные и очень личные. Депрессивные. Но последнего не заметить, если не вдаваться в подробности жизни и личности вот этого персонажа. Он явно не просто так долгое время не возвращался к проекту и успел многое пережить за прошедшие 15 лет. Зато теперь вывалил. При этом слушается альбом довольно бодро, местами даже весело. Вам точно понравится, если вы любите рок-музыку потяжелее и эксперименты. Вкрапления драм-н-бейса общей картине хуже не делают. Чекаво Немного поделюсь впечатлениями от любимых треков. Driver — трек-открывашка. Особо пытливые заметят в нем пасхалку на предыдущий альбом — Immersion. Она намекает, что да не утонул он в конце Encoder. И сама работа — оммаж на Salt in the Wounds — один из гимнов тех лет. Звучит аки типичный Pendulum с поправкой на время. Приятно было получить что-то подобное. Cannibal — безбашенный панко-металлический боевик в брейккор-обертке с классическим синтезатором и отличным вокалом от Роба и британцев из WARGASM. Качает. Louder Than Words — не понимаю, как оно здесь оказалось, но это хорошо. Красивая и мелодичная совместка с Hybrid Minds. Вокал идеально вписывается в меланхоличный звуковой поток. Вторая часть — отдельный кайф. Guiding Lights — это как, это что? Пожалуй, фаворит альбома. Внезапный и очень тяжелый рок в соавторстве с AWOLNATION. Эта мелодия еще долго не уйдет из головы. Вы все поймете. Просто включите. Жесть. Silent Spinner — необычная, но очень приятная штука в духе Depeche Mode. Звуковой ландшафт трека — это что-то. Вокал и атмосфера отсылают к любимому In Silico. Понравится даже вашему бате. Cartagena — второй (или первый?) фаворит альбома. Возможно, лучшее, что делали Pendulum. Я серьезно. Мелодия, вокал, текст, подача — здесь все то, что я люблю. Эдакая светлая меланхолия, дающая надежду на что-то хорошее, пока ты находишься в беспробудной тьме. Собственно, трек-то именно об этом. Вот. Альбом понравился, винил заказал. Слушайте. Осталось концерта дождаться в наших краях. #музыка#pendulum

djangoproject

@djangoproject · Post #538 · 28.12.2017 г., 10:33

https://pendulum.eustace.io/docs/ Python datetimes made easy. Supports Python 2.7+, 3.4+ and PyPy. Native #datetime instances are enough for basic cases but when you face more complex use-cases they often show limitations and are not so intuitive to work with. #Pendulum provides a cleaner and more easy to use API while still relying on the standard library. So it's still datetime but better.