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: #urbanization
@interesting_planet_facts · Post #699 · 06.09.2025 г., 16:22
🌎 Land reclamation has transformed Singapore’s size by about 25% since 1819, expanding the island using sand and soil from neighboring countries. The ongoing Tuas Megaport project will create new coastline with over 221 million cubic meters of fill material. ✨ #geography⚡#engineering⚡#urbanization 👉subscribe Interesting Planet
@interesting_planet_facts · Post #1397 · 12.05.2026 г., 22:11
🌎 Dubai’s Palm Jumeirah is an artificial archipelago built from over 120 million cubic meters of sand and rock. Constructed in the shape of a palm tree, it adds 56 kilometers of new coastline to the city. ✨ #engineering⚡#urbanization⚡#shoreline 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels
@amazingeo · Post #646 · 24.02.2026 г., 20:31
🌍 The average human today is more likely to live in a city than in the countryside—over 56% of the world’s population is now urban, a dramatic shift from just a few generations ago. ✨ #population⚡#urbanization⚡#cities⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels
@amazingeo · Post #13 · 09.08.2025 г., 16:27
🌍 Over half of the world’s population now lives in cities, a dramatic shift from 1950 when only about 30% lived in urban areas. Urbanization is rapidly transforming our planet. ✨ #population⚡#urbanization⚡#cities⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #15 · 10.08.2025 г., 00:12
🌍 In 1800, fewer than 1 billion people lived on Earth. Today, the world population has soared past 8 billion, with more than half living in urban areas like cities and large towns. ✨ #population⚡#urbanization⚡#demographics⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #225 · 12.09.2025 г., 20:12
🌍 In 2022, Nigeria’s largest city, Lagos, became one of only two megacities in Africa to surpass 20 million residents, helping drive Africa’s rapid urban population growth. ✨ #population⚡#urbanization⚡#Africa⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #137 · 29.08.2025 г., 09:12
🌍 Some cities, like Johannesburg, are built on high plateaus called "highveld," sitting over 1,700 meters above sea level. Their altitude shapes local climate and city life in unique ways. ✨ #urbanization⚡#elevation⚡#climate⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #211 · 10.09.2025 г., 13:12
🌍 By 2050, city dwellers are expected to make up nearly 70% of the global population. Urban areas are now growing twice as fast as rural regions, reshaping how billions of people live. ✨ #urbanization⚡#cities⚡#demographics⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@kalabikhina · Post #1139 · 26.01.2026 г., 12:11
🆕10(1)/2026 🔗Исторические и современные предикторы региональных культурных различий в индивидуализме и коллективизме в России Андрей А. Григорьев, Альбина А. Галлямова, Дмитрий С. Григорьев, Джон У. Берри В данном исследовании, основанном на экокультурном подходе, изучаются исторические и современные факторы, предсказывающие региональные культурные различия в соотношении индивидуализма (далее – ИНД) и коллективизма (далее – КОЛ, а для соотношения: ИНД/КОЛ) в России, с акцентом на частную собственность на землю в конце XIX – начале XX века и современную занятость в сельском хозяйстве. Анализ показывает, что регионы с более высокой распространенностью частной собственности на землю в 1877 г. и 1905 г. демонстрируют более выраженные тенденции ИНД в современных региональных границах, что свидетельствует о преемственности культурных черт. Кроме того, современные факторы, такие как доля рабочей силы в сельском хозяйстве и этнический состав, в частности доля этнических русских, оказываются значимыми предикторами различий ИНД/КОЛ. Однако урбанизация не обнаруживает значимой связи с региональными культурными различиями в ИНД/КОЛ, что указывает на то, что, хотя она может быть связана с ИНД, она не является основным предиктором. Результаты подчеркивают, что факторы, коренящиеся в традиционных типах хозяйства, вызывают глубокие и долгосрочные последствия для региональных культурных различий, сохраняясь даже в условиях масштабных общественных преобразований, произошедших в советское время. ▫️Публикация в журнале осуществляется бесплатно благодаря поддержке «АКБ «Держава» ПАО» и Экономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова. #population_and_economics#regional_culture#individualism_collectivism#urbanization
@amazingeo · Post #84 · 20.08.2025 г., 16:12
🌍 The largest internal migration in history occurred in China, with over 200 million people moving from rural villages to booming cities since the 1980s, transforming the nation’s economy and society. ✨ #migration⚡#China⚡#urbanization⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #83 · 20.08.2025 г., 13:12
🌍 Between 2010 and 2020, India saw more internal migrants than any other country, with tens of millions moving from villages to cities in search of work and better living conditions. ✨ #migration⚡#India⚡#urbanization⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #251 · 17.09.2025 г., 03:12
🌍 In 2021, Luxembourg became the first country to offer free nationwide public transport. This move reshapes economic geography by making travel easier and connecting people to jobs and services. ✨ #transport⚡#economy⚡#urbanization⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍