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 66 подобни публикации

Търсене: #transparency

当前筛选 #transparency清除筛选

♾️#Transparency#IconPack Limited Time SALE 🎉 📲 Codes WLH0A5YS6KL0M6MMAWXH9NZ 6Y3T4E6KJTW3BPSQ40GB2X7 7KX00KFBLVMEHMS7JCX8DVU GDX1LQ8SARD78Q85MR51WPC STBJNPFEP3QNBE0XYVKVYZN FYLFUE2ZPW2MMBP2Q9S9TTF KJSEPH59SDYGAM9T28Q7Z9G NFTCRKMP8057CL9054DAT2Q 1M6PDFEXWHL0EW80P2AMNHU 09BBT4LBN8048BK0H68WH6D 🖥Download Here ⭐️Rate & Review to support me!

🚨💰IRS GLITCH HIDES $51M IN POLITICAL DONATIONS 🔹 Technical error masks campaign contributions to state-level groups for Q4 2025 📊 🔹 Republican Attorney General's Association, RSLC affected - $41M in donations missing 💸 🔹 IRS workforce cut 27% by DOGE efficiency drive - system failures mounting rapidly 🏛️ 🔹 527 organizations face April 15 deadline with completely broken e-filing system ⏰ 🔹 Center for Political Accountability warns of "complete black hole" in transparency 🕳️ 🔹 Affected groups include RGA ($32M), DLCC - major election funding obscured 📋 The most transparent democracy? More like broken bureaucracy failing voters 😤🇺🇸 #USNews#politics#transparency @america

AI & Law

@ai_and_law · Post #308 · 16.05.2024 г., 07:04

Microsoft Touts Responsible AI Efforts in New Report Microsoft released a comprehensive report, the "Responsible AI Transparency Report," detailing its initiatives for developing and deploying responsible Artificial Intelligence technologies. The report highlights Microsoft's commitment to building safe and responsible generative AI, a field where the company has actively pursued innovation. Microsoft emphasizes its safety efforts, including: ✅ Launching over 30 tools to empower developers with responsible AI practices. ✅ Providing more than 100 features within Azure to assist customers in deploying safe AI solutions. ✅ Expanding its responsible AI community by 17%, now exceeding 400 members. ✅ Mandating responsible AI training for all employees, with a 99% completion rate for relevant modules. The report concludes with a commitment from Microsoft to invest further in responsible AI development tools for its customers. #ResponsibleAI#Transparency

AI & Law

@ai_and_law · Post #593 · 17.06.2025 г., 07:04

🇺🇸When “AI-First” Means 700 Humans Behind the Curtain BuilderAI, a Microsoft-backed startup once hailed as a pioneer in “AI-powered app creation,” has reportedly gone bankrupt — and not for lack of demand. While the company promoted itself as using artificial intelligence to automate software development, recent revelations show that it relied heavily on a workforce of 700 people in India to do the work manually. #AI ##ResponsibleAI#Transparency

123•••56
ПредишнаСтр. 1 от 6Следваща