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
Curated Crypto | ꘜ
👛Q2 2025 just hit a $10 BILLION milestone in crypto VC funding. Link.
But this isn’t hype chasing. It’s smart, disciplined money flowing into compliance-first, infrastructure plays that are built to last!
Author: Green But Red
#VC
Денис Мантуров объявил о переводе экономики на новый технологический уклад и усилении позиций России в космосе
Будущий первый вице-премьер выступил на заседании комитета Госдумы по промышленности и торговле и обозначил приоритетные направления технологического развития и господдержки:
🌌Расширение спутниковых группировок
🌌Создание новых ракет-носителей на альтернативном топливе, в том числе многоразовых
🌌Развитие инфраструктуры космодромов
🌌Разработка программ исследования дальнего космоса
🌌Строительство российской орбитальной станции
🌇Выпуск промышленных роботов
🌇Формирование полного производственного цикла по химической продукции
🌇Локализация электроники
🌇Создание гражданского транспорта
🌇Наращивание возможностей предприятий оборонно-промышленного комплекса
Заявления о гос.поддержке развития космоса - позитивный сигнал для инвесторов в космические проекты. В портфеле нашего фонда сейчас 2 spacetech-проекта: в 2023 г. мы выделили на первый этап их развития до 250 млн руб. Обе команды занимаются разработкой ракет сверхлегкого класса для доставки полезной нагрузки массой до 300 кг груза на солнечно -синхронную орбиту.
#космос#vc
@voskhodvc - канал венчурного фонда "Восход"
https://amp.rbc.ru/rbcnews/economics/12/05/2024/6640e7c49a79479eaf1ce780?utm_source=amp_textincutes
Табличка по #Web3 проектам закрывшие раунды в июне 2023.
Мой фаворит - Maverick Protocol новый DEX с концентрированной ликвидностью. Над похожим решением и мы сейчас работаем.
#инвестиции#vc
💎 Глобальная карта инвестиционного риска в 2026 году от VC
Соотношение риска и доходности на глобальных рынках существенно различается. По оценкам профессора Асват Дамодаран, премия за риск отражает дополнительную доходность, которую инвесторы требуют за вложения в конкретную страну: чем выше показатель, тем выше воспринимаемый риск.
⚖️ Оценка основана на кредитных рейтингах стран и ставках заимствования; при отсутствии ликвидного долгового рынка используются сравнительные показатели фондовых индексов развивающихся стран.
Наиболее высокие премии за риск (до 30,9%) характерны для стран с военными конфликтами, санкциями и экономической нестабильностью — таких как Беларусь, Ливан, Судан и Венесуэла. В группе повышенного риска (около 19,8%) также находятся Куба, Украина, Сирия и Йемен.
🌱 К числу наиболее стабильных рынков относятся Канада, Германия, Швейцария, Сингапур, Швеция и Нидерланды с премией на уровне ~4,2%. В 🇺🇸США показатель немного выше — 4,5%, оставаясь при этом в группе стран с минимальным риском (менее 5%).
🇺🇿 Премия за риск у Узбекистана составила 8,9%. Аналогичный показатель у Турции, Армении, Непала и Македонии. В то же время у 🇷🇺России данный показатель на уровне 8,1%, а у 🇰🇿Казахстана — 6,3%.
—
💎 VC'dan 2026-yilda global investitsiya xavflari xaritasi
Global bozorlarda risk va daromadlilik nisbati sezilarli darajada farq qiladi. Professor Asvat Damodaran baholashlariga ko‘ra, risk mukofoti investorlar ma’lum bir mamlakatga sarmoya kiritish uchun talab qiladigan qo‘shimcha daromadni anglatadi: ko‘rsatkich qanchalik yuqori bo‘lsa, qabul qilinadigan risk ham shunchalik yuqori bo‘ladi.
⚖️ Baholash mamlakatlarning kredit reytinglari va qarz olish stavkalariga asoslangan; agar likvid qarz bozori mavjud bo‘lmasa, rivojlanayotgan mamlakatlar fond indekslarining solishtirma ko‘rsatkichlaridan foydalanilgan.
Eng yuqori risk mukofotlari (30,9% gacha) harbiy mojarolar, sanksiyalar va iqtisodiy beqarorlik kuzatilayotgan mamlakatlarga xos — masalan, Belarus, Livan, Sudan va Venesuela. Yuqori risk guruhiga (taxminan 19,8%) Kuba, Ukraina, Suriya va Yaman ham kiradi.
🌱 Eng barqaror bozorlar qatoriga Kanada, Germaniya, Shveysariya, Singapur, Shvetsiya va Niderlandiya kiradi, bu yerda risk mukofoti ~4,2% darajasida. 🇺🇸AQShda bu ko‘rsatkich biroz yuqoriroq — 4,5%, ammo baribir minimal riskli mamlakatlar (5% dan past) guruhida qolmoqda.
🇺🇿 O‘zbekiston uchun risk mukofoti 8,9%ni tashkil etdi. Shunga yaqin ko‘rsatkichlar Turkiya, Armaniston, Nepal va Makedoniyada ham kuzatilmoqda. Shu bilan birga, 🇷🇺Rossiyada bu ko‘rsatkich 8,1%, 🇰🇿Qozog‘istonda esa 6,3% darajasidadir.
📈#рынки#VC
#KBW The Korean Blockchain Week starts today. Meet our partners Heng Lee and Stefano Virgilli @stefanovirgilli to share your funding goals. @DwfLabs is much more than a #web3#VC
CleanSpark Holds 10,000 Bitcoin!
CleanSpark, a publicly traded company, has surpassed 10,000 #Bitcoin in its balance sheet. This significant investment positions them strongly in the cryptocurrency market.
#Bitcoin#Crypto#VC
Crypto Buzz: Bitcoin Reaches $93,000!
Bitcoin surges to $93,000. Jack Mallers dismisses comments from Jeffrey Epstein's former banker regarding Bitcoin's value.
Stay updated for more crypto news!
#Bitcoin#Crypto#VC