ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಲೇಖನವು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ WMS-ಸಿಸ್ಟಮ್, ಪ್ರಮಾಣಿತವಲ್ಲದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಾವು ಎದುರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಯಾವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇವೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದ್ದೇವೆ, ನಾವು ಯಾವ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಕಲಿತ ಪಾಠಗಳನ್ನು ನಾವು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಯು ವೇರ್ಹೌಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಯಶಸ್ವಿ ಅನುಭವವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಲೇಖನಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಮಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಗೋದಾಮಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ಎದುರಾಗುವ ಮೋಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳುವುದು ಲೇಖನಗಳ ಸರಣಿಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. . ವೇರ್ಹೌಸ್ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಲೇಖನಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುತ್ತವೆ WMS-ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್.
ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆ
2018 ರಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ WMSಚೆಲ್ಯಾಬಿನ್ಸ್ಕ್ನಲ್ಲಿರುವ "ಟ್ರೇಡಿಂಗ್ ಹೌಸ್ "ಎಲ್ಡಿ" ಕಂಪನಿಯ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್. ನಾವು 1 ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ "3C-ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್: ವೇರ್ಹೌಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ 20" ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದ್ದೇವೆ: ನಿರ್ವಾಹಕರು WMS, ಸ್ಟೋರ್‌ಕೀಪರ್‌ಗಳು, ಫೋರ್ಕ್‌ಲಿಫ್ಟ್ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು. ಸರಾಸರಿ ಗೋದಾಮು ಸುಮಾರು 4 ಸಾವಿರ ಮೀ 2, ಕೋಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 5000 ಮತ್ತು SKU ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 4500. ಗೋದಾಮು 1 ಕೆಜಿಯಿಂದ 400 ಕೆಜಿ ವರೆಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಗಾತ್ರದ ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಬಾಲ್ ಕವಾಟಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. FIFO ಪ್ರಕಾರ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿರುವುದರಿಂದ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿನ ದಾಸ್ತಾನು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ಗೋದಾಮಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ದಾಸ್ತಾನು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಎದುರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಕ್ರೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗಳೆಂದರೆ ಒಂದು ಘಟಕದ ಶೇಖರಣಾ ಕೋಶವು ಒಂದು ಬ್ಯಾಚ್‌ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಗೋದಾಮಿಗೆ ಆಗಮಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಆಗಮನವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಚ್ ಆಗಿದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, 1 ತಿಂಗಳ ಗೋದಾಮಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, 30 ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು. ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ಯಾಲೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ತುಂಡುಗಳಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಕೋಶಗಳಲ್ಲಿನ ತುಂಡು ಆಯ್ಕೆ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು: 1 m3 ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕ್ರೇನ್‌ಗಳ ತುಣುಕುಗಳಿವೆ. ಜೀವಕೋಶದ ಪರಿಮಾಣದ 5-10% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಜೂರ 1. ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಸರಕುಗಳ ತುಣುಕುಗಳ ಫೋಟೋ
ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ದುರಂತದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ನಾನು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲೆ: ಗೋದಾಮಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿವಿಧ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ "ಮೈನಸ್ಕ್ಯೂಲ್" ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಾಸರಿ 1 ರಿಂದ 3 ಕೋಶಗಳ ಅಂತಹ ಕೋಶಗಳು 100 ಮೀ 300 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಗೋದಾಮು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಗೋದಾಮಿನ ಕಾರ್ಯನಿರತ ಋತುಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಅಂಶವು "ಅಡಚಣೆ" ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೋದಾಮಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಕಲ್ಪನೆ
ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು: ಹತ್ತಿರದ ದಿನಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಳಿದಿರುವ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ಇಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಏಕೀಕೃತ ಬ್ಯಾಚ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಂತಹ ಎಂಜಲುಗಳನ್ನು ಒಂದು ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂದ್ರವಾಗಿ ಇರಿಸಬೇಕು, ಒಂದರಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಥಳಾವಕಾಶವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಎಂಜಲುಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೊತ್ತ.
ಚಿತ್ರ.2. ಜೀವಕೋಶಗಳಲ್ಲಿನ ಉಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವ ಯೋಜನೆ
ಹೊಸ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಆಕ್ರಮಿತ ಗೋದಾಮಿನ ಜಾಗವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಗೋದಾಮಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಓವರ್ಲೋಡ್ ಆಗಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಕ್ರಮವು ಅತ್ಯಂತ ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಹೊಸ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಉಚಿತ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಇದು ಗೋದಾಮಿನ ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮರುಪೂರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಲುಗಡೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೊದಲು WMS-ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿತು, ಇದು ನಿಷ್ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಜೀವಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅವಶೇಷಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಕಷ್ಟು ಉದ್ದವಾಗಿದೆ. ಈಗ, WMS ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಪರಿಚಯದೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅದನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು.
ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು 2 ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ:
- ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಂಪ್ರೆಷನ್‌ಗಾಗಿ ದಿನಾಂಕದಂದು ಮುಚ್ಚಿದ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಕಾಣುತ್ತೇವೆ;
- ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಿಗೆ ನಾವು ಜೀವಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿದ ಸರಕುಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಂದ್ರವಾದ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರಸ್ತುತ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮೊದಲ ಹಂತದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಲೇಖನಕ್ಕಾಗಿ ಎರಡನೇ ಹಂತದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುತ್ತೇವೆ.
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ
ನಾವು ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸಲು ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ: ಇದನ್ನು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ತಗ್ಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಥವಾ ಈ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಆಧಾರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿಶ್ಚಿತಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ.
ನಾವು ಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯವಹಾರ ಸೂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವುದರಿಂದ, ನಾವು ಸೆಟ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಲೆಟ್ - ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉತ್ಪನ್ನದ ಉಳಿದ ಎಲ್ಲಾ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಸೆಟ್. ಅವಕಾಶ - ದಿನಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಅವಕಾಶ - ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಉಪವಿಭಾಗ, ಅಲ್ಲಿ ಉಪವಿಭಾಗದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ದಿನಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ . ನಾವು ಕನಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡಿಸ್ಜಾಯಿಂಟ್ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕಾಗಿದೆ , ಎಲ್ಲಾ ಉಪವಿಭಾಗಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಹಲವರಿಗೆ ಕೊಡುತ್ತದೆ .
ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಾವು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪಕ್ಷಗಳ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು, ಅಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸ್ಥಿರದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ . ಈ ಕಾರ್ಯವು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮುಖ್ಯ, ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅಂಶಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ಥಿರದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. , ಆದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಸ್ಥಿತಿ ಇಲ್ಲ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಹೇಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಈಗ ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸಲು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ: -ಅಂದರೆ -ಅಂದರೆ, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಕನಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಮರದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ಅಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು
ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು -ಅಂದರೆ ಮತ್ತು -ಅಂದರೆ ಎಲ್ಲಕ್ಕೂ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಿರಂತರ ದಿನಗಳ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣನೆಯಿಂದ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಯಿತು.
ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಮರದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ, ಅದು ಬದಲಾದಂತೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ "ಹೆಡ್-ಆನ್" ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಇದನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತರ್ಕವನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ.
ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ , ಇದರಲ್ಲಿ ಶೃಂಗಗಳು ಪಕ್ಷಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ , ಮತ್ತು ಶೃಂಗಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂಚು и ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ದಿನಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ и . ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಲ್ಲಿ , ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ತೂಕ ಹೆಚ್ಚಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ . ಹತ್ತಿರದ ಜೋಡಿ ವಸ್ತುಗಳು ಮಾತ್ರ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿವೆ. ಅಂತಹ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅಂಶವಾಗಿದೆ , ಇದರಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫ್ ಹಲವಾರು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳಾಗಿ "ಬೇರ್ಪಡುತ್ತದೆ", ಅಲ್ಲಿ ಈ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಪಕ್ಷಗಳು ನಮ್ಮ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ಥಿರತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ . ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಘಟಕಗಳು ಸಮೂಹಗಳಾಗಿವೆ.
ಕನಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಮರದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೊದಲು ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಕನಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಮರ, ತದನಂತರ ಗ್ರಾಫ್ ಹಲವಾರು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳಾಗಿ "ಬೇರ್ಪಡುವ" ತನಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಈ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಪಕ್ಷಗಳು ನಮ್ಮ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸಹ ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಘಟಕಗಳು ಸಮೂಹಗಳಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಚಿತ್ರ 3 ರಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು.
ಚಿತ್ರ 3. ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಬ್ಯಾಚ್ ದಿನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮ ಸ್ಥಿರತೆ 20 ದಿನಗಳು ಎಂದು ಹೇಳೋಣ. ಗ್ರಾಫ್ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸುಲಭಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡೂ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು 3-ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದವು, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು! ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿಶ್ಚಿತಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಅದರ ಶುದ್ಧ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಳಪೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಗ್ರಾಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಬೈಸಿಕಲ್ ಅನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವ ಮೊದಲು (ಅದರ ಸಿಲೂಯೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಈಗಾಗಲೇ ಚದರ ಚಕ್ರಗಳ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು), ನಾವು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ: ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಸ್ಯೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
ಇದೇ ರೀತಿಯ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಹುಡುಕಾಟ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ! ನಾವು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದ್ದೇವೆ, ಅದರ ಸೂತ್ರೀಕರಣವು ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ 1 ರಲ್ಲಿ 1 ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು ಕವರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಮ್ಮ ನಿಶ್ಚಿತಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸೋಣ.
ಸೀಮಿತ ಸೆಟ್ ಇದೆ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬ ಪಕ್ಷಗಳ ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ಅಸಂಯೋಜಿತ ಉಪವಿಭಾಗಗಳು, ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಉಪವಿಭಾಗದ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿ ಪಕ್ಷಗಳಿಗೆ ದಿನಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಕುಟುಂಬದಿಂದ ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ . ಹೊದಿಕೆಯನ್ನು ಕುಟುಂಬ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಕನಿಷ್ಠ ಶಕ್ತಿಯ, ಅದರ ಅಂಶಗಳು ಸೇರಿವೆ , ಸೆಟ್ಗಳ ಒಕ್ಕೂಟ ಕುಟುಂಬದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಪಕ್ಷಗಳ ಸೆಟ್ ನೀಡಬೇಕು .
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವಿವರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು и ಕವರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳಿಗಾಗಿ ಇತರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈಗ ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ. ಉಪವಿಭಾಗಗಳು ಕುಟುಂಬದಿಂದ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು.
- ಒಂದು ಸೆಟ್ನಿಂದ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ ಅವರ ದಿನಾಂಕಗಳ ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ.
- ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಬ್ಯಾಚ್ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ.
- ಪ್ರತಿದಿನ ಕನಿಷ್ಠ ದಿನಾಂಕದಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ, ದಿನಾಂಕಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲ (ಆದ್ದರಿಂದ ಮೌಲ್ಯ ಸಮ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಉತ್ತಮ).
ಸೆಟ್ಗಳ ಕುಟುಂಬವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ತರ್ಕ ನಲ್ಲಿ ದಿನಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ 4 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.
Fig.4. ಪಕ್ಷಗಳ ಉಪವಿಭಾಗಗಳ ರಚನೆ
ಈ ವಿಧಾನವು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ದಿನಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ದಿನಾಂಕ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಎಡಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಬಲಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿ ಸ್ಥಿರಾಂಕದ ಅರ್ಧಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯದಿಂದ. ಎಲ್ಲಾ ನಂತರದ ಅಂಶಗಳು, ಬಲಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಎಡಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವಾಗ, ನಮಗೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರಿಗೆ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ರಚನೆಯಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಕ್ಷಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅವರ ದಿನಾಂಕಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದಾಗ ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೆಟ್ ಕವರ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ -ಕಷ್ಟ, ಇದರರ್ಥ ವೇಗವಿಲ್ಲ (ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಬಹುಪದಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಖರವಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸೆಟ್ ಕವರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ವೇಗದ ದುರಾಸೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:
- ಸಣ್ಣ-ಗಾತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ (ಮತ್ತು ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ), ಇದು ಆಪ್ಟಿಮಮ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಪರಿಹಾರದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಹದಗೆಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ನಿಧಾನವಾಗಿ;
- ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ;
- ವೇಗವಾಗಿ, ಅದರ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯದ ಅಂದಾಜು .
ದುರಾಸೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯಮದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಇನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿರದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಸೂಡೊಕೋಡ್ನ ವಿವರವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು
ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್ ಗ್ರೀಡಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಆಂಟ್ ಕಾಲೋನಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಇತರ ತಿಳಿದಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುವ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಅಂತಹ ದುರಾಸೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ನಿಖರತೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ. ರಚಿತವಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ
ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ 1S ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ "ರೆಸಿಡ್ಯೂ ಕಂಪ್ರೆಷನ್" ಎಂಬ ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಯಿತು WMS- ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ನಾವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಿಲ್ಲ ಸಿ ++ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಥಳೀಯ ಘಟಕದಿಂದ ಬಳಸಿ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಸರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೋಡ್‌ನ ವೇಗ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಸಿ ++ ಬಾರಿ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದೇ ಕೋಡ್‌ನ ವೇಗಕ್ಕಿಂತ ಹತ್ತಾರು ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ 1S. ನಾಲಿಗೆ ಮೇಲೆ 1S ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಉತ್ಪಾದನಾ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಚಿತ್ರ 5 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಚಿತ್ರ 5. ಅವಶೇಷಗಳನ್ನು "ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು" ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ, ಶೇಖರಣಾ ಕೋಶಗಳಲ್ಲಿನ ಸರಕುಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಚಿತ್ರ 5 ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರೊಳಗೆ ಸರಕುಗಳ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳ ದಿನಾಂಕಗಳು 30 ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ಲೋಹದ ಬಾಲ್ ಕವಾಟಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರ ಶೆಲ್ಫ್ ಜೀವನವನ್ನು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂತಹ ದಿನಾಂಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಾಹಕರಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ WMS ಪಕ್ಷದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಕೆ
ಅಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದರಿಂದ ನಾವು ಪಡೆದ ಮುಖ್ಯ ಅನುಭವವೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ದೃಢೀಕರಣ: ಗಣಿತ. ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಚಾಪೆ. ಮಾದರಿ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಮಸ್ಯೆಯ ನಿಶ್ಚಿತಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸುಮಾರು 300 ವರ್ಷಗಳಿಂದಲೂ ಇದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಜನರು ಬಹಳಷ್ಟು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಅನುಭವವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಈ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ತಿರುಗುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಮಾತ್ರ ನಿಮ್ಮ ಚಕ್ರವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
ಮುಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಥೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದವುಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ: ಸೆಲ್ ಅವಶೇಷಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ "ಸಂಕುಚನ" ಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್, ಇದು ಬ್ಯಾಚ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಿಂದ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಲೇಖನವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ
ರೋಮನ್ ಶಾಂಗಿನ್, ಯೋಜನೆಗಳ ವಿಭಾಗದ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್,
ಮೊದಲ BIT ಕಂಪನಿ, ಚೆಲ್ಯಾಬಿನ್ಸ್ಕ್
ಮೂಲ: www.habr.com