WMS စနစ်တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်သည့်အခါ သီးသန့်သင်္ချာဘာသာရပ်- ဂိုဒေါင်တစ်ခုတွင် ကုန်ပစ္စည်းအစုအဝေးများ စုပုံခြင်း

ဆောင်းပါးတွင် မည်သို့ အကောင်အထည်ဖော်ရမည်ကို ဖော်ပြထားပါသည်။ WMS-system၊ စံမဟုတ်သော အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းကို ဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုသည့် algorithms များနှင့် ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည်။ ပြဿနာဖြေရှင်းရေးအတွက် စနစ်တကျ၊ သိပ္ပံနည်းကျ ချဉ်းကပ်နည်း၊ ဘယ်လိုအခက်အခဲတွေ ကြုံတွေ့ခဲ့ရပြီး ဘယ်လိုသင်ခန်းစာတွေ သင်ယူခဲ့ကြသလဲဆိုတာကို ပြောပြပါမယ်။

ဤထုတ်ဝေမှုသည် ဂိုဒေါင်လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အောင်မြင်သောအတွေ့အကြုံကို မျှဝေသည့် ဆောင်းပါးတွဲများကို စတင်ပါသည်။ ဆောင်းပါးစီးရီး၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အလတ်စားနှင့် ကြီးမားသော ဂိုဒေါင်အားလုံးနီးပါးတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော ဂိုဒေါင်လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာအမျိုးအစားများနှင့် ပရိသတ်ကို သိစေရန်ဖြစ်ပြီး ထိုကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အတွေ့အကြုံနှင့် လမ်းတစ်လျှောက်တွင် ကြုံတွေ့နေရသော အခက်အခဲများကို ပြောပြရန်ဖြစ်သည်။ . အဆိုပါ ဆောင်းပါးများသည် ဂိုဒေါင် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းတွင် လုပ်ကိုင်နေသူများ အတွက် အသုံးဝင်စေမည့် ဆောင်းပါးများ ဖြစ်ပါသည်။ WMS-systems များအပြင် လုပ်ငန်းတွင် သင်္ချာဘာသာရပ်ကို အသုံးချခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းတစ်ခု၏ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ကို စိတ်ဝင်စားသော ပရိုဂရမ်မာများ။

လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပိတ်ဆို့ခြင်း။

2018 ခုနှစ်တွင် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပရောဂျက်တစ်ခုကို ပြီးမြောက်ခဲ့ပါသည်။ WMS- Chelyabinsk ရှိကုမ္ပဏီ "Trading House "LD" ၏ဂိုဒေါင်ရှိစနစ်များ။ “1C-Logistics: Warehouse Management 3” ထုတ်ကုန်ကို လုပ်ငန်းနေရာ 20 အတွက် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်- အော်ပရေတာများ WMSစတိုးဆိုင်စောင့်များ၊ ဖော့ကားမောင်းသူများ။ ပျမ်းမျှဂိုဒေါင်သည် 4 m2 ခန့်ရှိပြီး ဆဲလ်အရေအတွက်မှာ 5000 ရှိပြီး SKU အရေအတွက်မှာ 4500 ဖြစ်သည်။ ဂိုဒေါင်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ထုတ်လုပ်သည့် အရွယ်အစားအမျိုးမျိုးရှိသည့် ဘောလုံးအဆို့ရှင်များကို 1 ကီလိုဂရမ်မှ 400 ကီလိုဂရမ်အထိ သိမ်းဆည်းထားသည်။ FIFO အရ ကုန်ပစ္စည်းများကို ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်သောကြောင့် ဂိုဒေါင်အတွင်းရှိ စာရင်းများကို အသုတ်လိုက်ဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။

warehouse process automation schemes များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲသည့်အခါ၊ အကောင်းဆုံးမဟုတ်သော သိုလှောင်မှုဆိုင်ရာ သိုလှောင်မှုပြဿနာနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ကရိန်းများ သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ သီးခြားအချက်များသည် ယူနစ်သိုလှောင်ခန်းတစ်ခုတွင် အသုတ်တစ်ခုမှ ပစ္စည်းများသာ ပါဝင်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ကုန်ပစ္စည်းများ ဂိုဒေါင်သို့ နေ့စဉ်ရောက်ရှိပြီး ဆိုက်ရောက်မှုတိုင်းသည် သီးခြားအသုတ်ဖြစ်သည်။ စုစုပေါင်း၊ ဂိုဒေါင်လည်ပတ်မှု 1 လ၏ရလဒ်အနေဖြင့်၊ တစ်ခုချင်းစီကိုသီးခြားဆဲလ်တစ်ခုတွင်သိမ်းဆည်းသင့်သော်လည်းသီးခြားအသုတ် 30 ကိုဖန်တီးထားသည်။ ထုတ်ကုန်များကို ကွက်လပ်တစ်ခုလုံးတွင်မဟုတ်ဘဲ အပိုင်းပိုင်းအလိုက် ရွေးချယ်လေ့ရှိပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် ဆဲလ်အများအပြားရှိ အပိုင်းရွေးချယ်မှုဇုန်တွင် အောက်ပါပုံကို တွေ့ရသည်- ထုထည် 1 m3 ထက်ပိုသော ဆဲလ်တစ်ခုတွင် ကရိန်းအပိုင်းအစများစွာ ရှိပါသည်။ ဆဲလ်ထုထည်၏ 5-10% ထက်နည်းသည်။

ပုံ ၁။ ဆဲလ်တစ်ခုရှိ ကုန်ပစ္စည်းများစွာ၏ ဓာတ်ပုံ

သိုလှောင်မှုပမာဏကို အကောင်းဆုံးအသုံးမပြုဘူးဆိုတာ ရှင်းပါတယ်။ ဘေးအန္တရာယ်၏အတိုင်းအတာကို စိတ်ကူးကြည့်ရန်၊ ကျွန်ုပ်သည် ကိန်းဂဏန်းများကို ပေးနိုင်သည်- ပျမ်းမျှအားဖြင့်၊ သိုလှောင်ရုံ၏ လည်ပတ်မှုကာလများအတွင်း သိုလှောင်ရုံ၏ လည်ပတ်မှုအချိန်အပိုင်းအခြားအတွင်း ပမာဏ 1 m3 ထက်ပိုသော ပမာဏ 100 m300 ထက်ပိုသော ဆဲလ်များ၏ XNUMX မှ XNUMX အထိ ရှိပါသည်။ ဂိုဒေါင်သည် အတော်အတန်သေးငယ်သောကြောင့်၊ ဂိုဒေါင်အလုပ်များသည့်ရာသီများတွင် ဤအချက်သည် "ပုလင်းလည်ပင်း" ဖြစ်လာပြီး သိုလှောင်ရုံလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလွန်နှေးကွေးစေသည်။

ပြဿနာဖြေရှင်းနည်း

အကြံတစ်ခုပေါ်လာသည်- အနီးစပ်ဆုံးရက်စွဲများပါရှိသော လက်ကျန်အသုတ်များကို တစ်စုတစ်စည်းတည်းသို့ လျှော့ချသင့်ပြီး တစ်စုတစ်စည်းတည်းရှိသော ထိုကျန်ကြွင်းသောအရာများကို ဆဲလ်တစ်ခုတွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် နေရာအလုံအလောက်မရှိပါက ဆဲလ်တစ်ခုတွင် သို့မဟုတ် အများအပြားတွင် ထားရှိသင့်သည်။ ကြွင်းကျန်ငွေပမာဏ

ပုံ။၂။ ဆဲလ်များရှိ အကြွင်းအကျန်များကို ချုံ့ရန်အစီအစဥ်

၎င်းသည် ကုန်ပစ္စည်းအသစ်များ ထားရှိမှုအတွက် အသုံးပြုမည့် သိမ်းပိုက်ထားသော ဂိုဒေါင်နေရာကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ ဂိုဒေါင်၏ စွမ်းဆောင်ရည် လွန်ကဲနေသည့် အခြေအနေတွင်၊ ထိုသို့သော အတိုင်းအတာသည် အလွန်လိုအပ်သည်၊ သို့မဟုတ်ပါက ကုန်ပစ္စည်းအသစ်များ ထားရှိရန် နေရာလွတ် လုံလောက်မှု မရှိနိုင်တော့သဖြင့် ဂိုဒေါင်နေရာချထားခြင်းနှင့် ပြန်လည် ဖြည့်တင်းခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ရပ်တန့်သွားမည်ဖြစ်ပါသည်။ အရင်က အကောင်အထည်မဖော်ခင် WMS-systems များသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ထိရောက်မှု မရှိခဲ့ဘဲ၊ ဆဲလ်အတွင်းရှိ သင့်လျော်သော အကြွင်းအကျန်များကို ရှာဖွေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် အတော်လေး ရှည်ကြာသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ယခုအခါ WMS စနစ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်၊ ၎င်းကို အရှိန်မြှင့်ရန်နှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်စေရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။

ထိုသို့သောပြဿနာဖြေရှင်းရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆင့် ၂ ဆင့်ခွဲထားသည်။

• ပထမအဆင့်တွင် compression အတွက် ရက်စွဲနှင့် နီးစပ်သော အစုအဖွဲ့များကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိရသည်။
• ဒုတိယအဆင့်တွင်၊ အသုတ်အုပ်စုတစ်ခုစီအတွက် ဆဲလ်အတွင်းရှိ ကျန်ကုန်ပစ္စည်းများ၏ ကျစ်လစ်သိပ်သည်းစွာ နေရာချထားမှုကို တွက်ချက်ပါသည်။

လက်ရှိဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် algorithm ၏ပထမအဆင့်ကိုအာရုံစိုက်ပြီး နောက်ဆောင်းပါးအတွက် ဒုတိယအဆင့်ကို လွှမ်းခြုံထားပါမည်။

ပြဿနာ၏သင်္ချာပုံစံကိုရှာပါ။

ကုဒ်ရေးပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဘီးကို ပြန်လည်တီထွင်ရန် မထိုင်မီ၊ သိပ္ပံနည်းကျဖြင့် ဤပြဿနာကို ချဉ်းကပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ- ၎င်းကို သင်္ချာနည်းဖြင့် ပုံဖော်ရန်၊ ၎င်းကို လူသိများသော သီးခြား optimization ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် လျှော့ချပြီး ၎င်းကို ဖြေရှင်းရန် ထိရောက်သော ရှိပြီးသား algorithms ကို အသုံးပြုပါ သို့မဟုတ် ဤရှိပြီးသား algorithms များကို ယူဆောင်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည် အခြေခံအဖြစ်နှင့် ၎င်းတို့ကို လက်တွေ့ဖြေရှင်းနေသော ပြဿနာ၏ တိကျသောအချက်များဆီသို့ ပြုပြင်ပြောင်းလဲပါ။

အစုများနှင့် ပတ်သက်သော ပြဿနာ၏ လုပ်ငန်းဖော်မြူလာမှ ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ လိုက်နာသောကြောင့်၊ သတ်မှတ်သီအိုရီအရ ဤပြဿနာကို ပုံဖော်ပါမည်။

စို့ - ဂိုဒေါင်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု၏ ကျန်ရှိသော အသုတ်အားလုံး၏ အစု။ ရအောင် - ရက်အဆက်မပြတ်ပေးသည်။ ရအောင် - အစုခွဲရှိ အသုတ်အတွဲအားလုံးအတွက် ရက်စွဲများကွာခြားချက်သည် ကိန်းသေတစ်ခုထက် မကျော်လွန်နိုင်သော အတွဲအစည်းတစ်ခု . disjoint subsets အနိမ့်ဆုံး အရေအတွက်ကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲများအားလုံး၊ အတူတူယူရင် အများကြီးပေးမယ်။ .

တစ်နည်းဆိုရသော် ကျွန်ုပ်တို့သည် တူညီမှုစံနှုန်းကို စဉ်ဆက်မပြတ် ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် အလားသဏ္ဍာန်တူသော ပါတီအုပ်စုများ သို့မဟုတ် အစုအဝေးများကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။ . ဤတာဝန်သည် လူသိများသော အစုအဝေးပြဿနာကို ကျွန်ုပ်တို့အား သတိပေးသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်ပြဿနာသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာတွင် အစုလိုက်ဒြပ်စင်များ၏ တူညီမှုစံနှုန်းအတွက် တိကျစွာသတ်မှတ်ထားသော အခြေအနေတစ်ခုရှိသည့်အတွက် အစုလိုက်အစည်းလိုက်ပြဿနာနှင့် ကွဲပြားသည်ဟု ဆိုရန်အရေးကြီးပါသည်။ သို့သော် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြဿနာတွင် ထိုသို့သောအခြေအနေမရှိပါ။ ပြဿနာအစုအဝေး၏ ထုတ်ပြန်ချက်နှင့် ဤပြဿနာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင်။

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပြဿနာကို ပုံဖော်နိုင်ခဲ့ပြီး အလားတူဖော်မြူလာဖြင့် ရှေးရိုးပြဿနာကို ရှာဖွေနိုင်ခဲ့သည်။ ဘီးကို ပြန်လည်ဆန်းသစ်ခြင်းမပြုဘဲ အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ခံယူပြီး ကျင့်သုံးရန် ယခုအခါ ၎င်းကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် လူသိများသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရေပန်းအစားဆုံး အယ်လဂိုရီသမ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်- - ဆိုလိုသည်။ - ချိတ်ဆက်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်အတွက် အယ်လဂိုရီသမ်၊ အနည်းဆုံး spanning tree algorithm။ ထိုသို့သော algorithms များ၏ ဖော်ပြချက်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အစုလိုက်လုပ်ပါ။ - ဆိုလိုရင်းနှင့် အစုအစည်းများ၏ အရေအတွက်ကို ကြိုတင်မသိနိုင်သောကြောင့် အဓိပ္ပါယ်သည် လုံးဝမသက်ဆိုင်ပါ။ နှင့် ထိုကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စဉ်ဆက်မပြတ်နေ့ရက်များ ကန့်သတ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမရှိပါ။ ထိုသို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အစပိုင်းတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှ ပယ်ချခဲ့သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ ချိတ်ဆက်ထားသောအစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် algorithm နှင့် အနိမ့်ဆုံး spanning tree algorithm သည် ပို၍သင့်လျော်သော်လည်း ထွက်ပေါ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းတို့ကိုဖြေရှင်းပြီးသည့်ပြဿနာအတွက် “head-on” ကိုအသုံးချ၍ ကောင်းသောအဖြေကိုရယူရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ယင်းကို ရှင်းပြရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပြဿနာနှင့် ဆက်စပ်၍ ထိုကဲ့သို့သော အယ်လ်ဂိုရီသမ်များ၏ လုပ်ဆောင်မှု ယုတ္တိကို သုံးသပ်ကြည့်ကြစို့။

ဂရပ်ကိုသုံးသပ်ပါ။ ထိပ်တန်းများသည် ပါတီများ အစုအဝေးများဖြစ်သည်။ , နှင့် vertices အကြားအစွန်း и အတွဲများကြားတွင် ရက်ကွာခြားချက်နှင့် ညီမျှသောအလေးချိန်ရှိသည်။ и . ချိတ်ဆက်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်တွင်၊ ထည့်သွင်းမှု ကန့်သတ်ချက်အား သတ်မှတ်ထားသည်။ ဘယ်မှာ ဂရပ်၌၎င်း၊ အလေးချိန်ပိုကြီးသော အစွန်းအားလုံးကို ဖယ်ရှားသည်။ . အနီးဆုံးအရာဝတ္ထုအတွဲများသာ ချိတ်ဆက်နေပါသည်။ algorithm ၏အချက်မှာ ထိုကဲ့သို့သောတန်ဖိုးကိုရွေးချယ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဂရပ်သည် ချိတ်ဆက်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများစွာသို့ “ကွဲအက်သွားသည်” ဖြစ်သည့်အတွက်၊ ဤအစိတ်အပိုင်းများနှင့်ဆိုင်သော ပါတီများသည် ကိန်းသေဖြင့်သတ်မှတ်ထားသော ကျွန်ုပ်တို့၏တူညီမှုစံနှုန်းကို ကျေနပ်စေမည့်၊ . ထွက်ပေါ်လာသော အစိတ်အပိုင်းများသည် အစုအဝေးများဖြစ်သည်။

အနည်းဆုံး spanning tree algorithm သည် ဂရပ်တစ်ခုပေါ်တွင် ပထမဆုံးတည်ဆောက်သည်။ အနိမ့်ဆုံး အတိုင်းအတာသစ်ပင်၊ ထို့နောက် ဂရပ်သည် ချိတ်ဆက်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများစွာသို့ “ကွဲသွားသည်” အထိ အမြင့်ဆုံးအလေးချိန်ရှိသော အစွန်းများကို အဆင့်ဆင့်ဖယ်ရှားကာ၊ ဤအစိတ်အပိုင်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည့်ပါတီများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏တူညီမှုစံနှုန်းကို ကျေနပ်စေမည်ဖြစ်သည်။ ရရှိလာသော အစိတ်အပိုင်းများသည် အစုအဝေးများ ဖြစ်လိမ့်မည်။

ထည့်သွင်းစဉ်းစားနေသောပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ထိုကဲ့သို့သော algorithms ကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ ပုံ 3 တွင်ကဲ့သို့အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

ပုံ ၃။ ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုခြင်း။

အသုတ်ရက်များကြားခြားနားချက်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိန်းသေသည် ရက် 20 ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။ ဂရပ် အမြင်အာရုံကို လွယ်ကူစေရန်အတွက် spatial ပုံစံဖြင့် ပုံဖော်ထားပါသည်။ အယ်လဂိုရီသမ်နှစ်ခုစလုံးသည် သီးခြားအစုအဝေးများတွင်ထားရှိထားသော အစုအဝေးများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လွယ်ကူစွာတိုးတက်နိုင်သည့် 3-cluster ဖြေရှင်းချက်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။ ပြဿနာဖြေရှင်းသည့်အသေးစိတ်အချက်များနှင့်ကိုက်ညီရန် ထိုကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ကြောင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်း၏သန့်ရှင်းသောပုံစံဖြင့် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုသည် ညံ့ဖျင်းသောရလဒ်များကို ပေးလိမ့်မည်ဖြစ်ကြောင်း ထင်ရှားပါသည်။

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းဆောင်တာအတွက် ပြုပြင်ထားသော ဂရပ်ဖစ် အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် ကုဒ်ကို မရေးမီတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်စက်ဘီးကို ပြန်လည်တီထွင်ခြင်း (စတုရန်းဘီးများ၏ ကောက်ကြောင်းများကို ပိုင်းခြားသိမြင်နိုင်ပြီးသား)၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုပြဿနာကို သိပ္ပံနည်းကျ ချဉ်းကပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်- ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းမပြုဘဲ ဖြေရှင်းနိုင်သော ရှိပြီးသား algorithms များကို ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းမပြုဘဲ အသုံးချနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အခြားသော သီးခြားပြဿနာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသို့ လျှော့ချရန် ကြိုးစားပါ။

အလားတူ ရှေးရိုးပြဿနာအတွက် နောက်ထပ်ရှာဖွေမှု အောင်မြင်သွားပါပြီ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပြဿနာဖော်မြူလာနှင့် 1 in 1 တိုက်ဆိုင်သည့် ဖော်မြူလာကို သီးခြား ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေနိုင်ခဲ့သည်။ ဒီတာဝန် ပေါ်လာတယ်။ ပြဿနာကို ဖုံးကွယ်ထားလိုက်ပါ။. ကျွန်ုပ်တို့၏ သတ်မှတ်ချက်များနှင့် စပ်လျဉ်း၍ ပြဿနာ၏ ပုံဖော်မှုကို တင်ပြကြပါစို့။

သတ်သတ်မှတ်မှတ်ရှိပါတယ်။ မိသားစု အစုခွဲတစ်ခုစီ၏ ပါတီအတွဲအားလုံးအတွက် ရက်စွဲများ ကွာခြားချက်၊ မိသားစုထံမှ ကိန်းသေများထက်မပိုပါ။ . ကာဗာကို မိသားစုဟုခေါ်သည်။ ပါဝါအနည်းဆုံး၊ သက်ဆိုင်သောအရာများ ပြည်ထောင်စု အစုံပါပဲ။ မိသားစုထံမှ ပါတီအားလုံးက သတ်မှတ်ပေးသင့်တယ်။ .

ဤပြဿနာ၏အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ ဒီမှာ и ဤနေရာတွင်။ ကာဗာပြဿနာနှင့် ၎င်း၏ ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများကို လက်တွေ့အသုံးချခြင်းအတွက် အခြားရွေးချယ်စရာများကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင်။

ပြဿနာဖြေရှင်းရန် Algorithm

ဖြေရှင်းရမည့် ပုစ္ဆာ၏ သင်္ချာပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်ထားပါသည်။ အခု အဲဒါကို ဖြေရှင်းဖို့ algorithm ကို ကြည့်ရအောင်။ အပိုင်းများ မိသားစုထံမှ အောက်ပါနည်းလမ်းများဖြင့် အလွယ်တကူ ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။

1. အစုံလိုက် အတွဲလိုက် စီစဉ်ပါ။ ၎င်းတို့၏ရက်စွဲများကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက်၊
2. အနည်းဆုံးနှင့် အများဆုံး အသုတ်ရက်စွဲများကို ရှာပါ။
3. နေ့တိုင်းအတွက် အနိမ့်ဆုံးရက်စွဲမှ အမြင့်ဆုံးအထိ၊ ရက်စွဲများနှင့် ကွဲလွဲနေသော အတွဲအားလုံးကို ရှာပါ။ ထက်မပိုဘူး။ (ဒါကြောင့် တန်ဖိုး ဂဏန်းတွဲယူတာ ပိုကောင်းပါတယ်။)

မိသားစုတစ်ခု ဖွဲ့စည်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်း၏ ယုတ္တိဗေဒ အစုံ တွင် ရက်များကို ပုံ 4 တွင်ဖော်ပြထားသည်။

ပုံ.၄။ ပါတီအဖွဲ့ခွဲများဖွဲ့စည်းခြင်း။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် လူတိုင်းအတွက် မလိုအပ်ပါ။ အခြားအတွဲများအားလုံးကို ဖြတ်၍ ၎င်းတို့၏ရက်စွဲများ သို့မဟုတ် လက်ရှိတန်ဖိုးမှ ကွာခြားချက်ကို စစ်ဆေးပါ။ ရက်စွဲမတူသည့်အသုတ်ကို သင်တွေ့သည်အထိ ဘယ် သို့မဟုတ် ညာဘက်သို့ရွှေ့ပါ။ ကိန်းသေ၏တန်ဖိုးထက်ဝက်ကျော်။ နောက်ဆက်တွဲဒြပ်စင်များအားလုံးကို ညာဘက်နှင့်ဘယ်ဘက်သို့ရွှေ့သည့်အခါ ကျွန်ုပ်တို့အတွက် စိတ်ဝင်စားစရာမဟုတ်ပါ၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းတို့အတွက် ခင်းကျင်းထားသောဒြပ်စင်များကို အစပိုင်းတွင် စီစဥ်ထားသောကြောင့် ရက်များအတွင်း ကွာခြားချက်သာ တိုးလာမည်ဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ပါတီအရေအတွက်နှင့် ၎င်းတို့၏ရက်စွဲများ သိသိသာသာ များပြားလာသောအခါတွင် ဤနည်းလမ်းသည် အချိန်ကုန်သက်သာစေမည်ဖြစ်သည်။

လွှမ်းခြုံမှုပြဿနာက အစုံပါပဲ။ - ခက်ခဲသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ လျင်မြန်မှု မရှိခြင်း (ထည့်သွင်းမှုဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုနှင့် ညီမျှသည်) နှင့် ၎င်းကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် တိကျသော အယ်လဂိုရီသမ် မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ သတ်မှတ်ဖုံးကွယ်မှုပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်၊ လျင်မြန်သောလောဘကြီးသော အယ်လဂိုရီသမ်ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်၊ သေချာသည်မှာ တိကျမှုမရှိသော်လည်း အောက်ပါအားသာချက်များရှိသည်။

• သေးငယ်သောပြဿနာများအတွက် (ဒါကကျွန်ုပ်တို့၏ကိစ္စဖြစ်သည်)၊ ၎င်းသည် အကောင်းဆုံးနှင့်အတော်လေးနီးစပ်သောဖြေရှင်းချက်များကိုတွက်ချက်သည်။ ပြဿနာအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဖြေရှင်းချက်၏ အရည်အသွေးသည် ယိုယွင်းလာသော်လည်း နှေးကွေးနေဆဲဖြစ်သည်။
• အကောင်အထည်ဖော်ရန်အလွန်လွယ်ကူသည်;
• ၎င်း၏ လည်ပတ်ချိန် ခန့်မှန်းချက်သည် မြန်ဆန်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ .

လောဘကြီးသော အယ်လဂိုရီသမ်သည် အောက်ပါစည်းမျဉ်းများအပေါ် အခြေခံ၍ အစုံများကို ရွေးချယ်သည်- အဆင့်တစ်ခုစီတွင် အကျုံးမဝင်သေးသော ဒြပ်စင်များ၏ အများဆုံးအရေအတွက်ကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် set တစ်ခုကို ရွေးချယ်ထားသည်။ algorithm နှင့် ၎င်း၏ pseudocode ၏ အသေးစိတ်ဖော်ပြချက်ကို တွေ့နိုင်သည်။ ဤနေရာတွင်။

ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လောဘကြီးသော အယ်လဂိုရီသမ်၊ ပုရွက်ဆိတ်ကိုလိုနီ အယ်လဂိုရီသမ် စသည်တို့ကဲ့သို့သော ပြဿနာ၏ စမ်းသပ်မှုဒေတာအပေါ် လောဘကြီးသော အယ်လဂိုရီသမ်၏ တိကျမှုကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း မပြုလုပ်ရသေးပါ။ ထုတ်ပေးထားသော ကျပန်းဒေတာတွင် ထိုသို့သော algorithms များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း၏ ရလဒ်များကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ အလုပ်မှာ။

အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် algorithm ကိုအကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။

ဤ algorithm ကို ဘာသာစကားဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ 1S နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည့် "Residue Compression" ဟုခေါ်သော ပြင်ပလုပ်ဆောင်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ WMS- စနစ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကားတွင် algorithm ကို အကောင်အထည်မဖော်ခဲ့ပါ။ C ++ ကုဒ်၏အမြန်နှုန်း နိမ့်သောကြောင့် ၎င်းကို ပြင်ပ Native အစိတ်အပိုင်းမှ အသုံးပြုပါ။ C ++ အကြိမ်များနှင့် အချို့သောဥပမာများတွင် အလားတူကုဒ်၏အမြန်နှုန်းထက် အဆပေါင်း ဆယ်ဂဏန်းပင် ပိုမြန်သည်။ 1S. လျှာပေါ်မှာ 1S ဖောက်သည်၏ထုတ်လုပ်မှုအခြေခံတွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ကို သက်သာစေရန်နှင့် အမှားရှာရန်လွယ်ကူစေရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။ algorithm ၏ရလဒ်ကို ပုံ 5 တွင်ဖော်ပြထားသည်။

ပုံ.၅။ အကြွင်းအကျန်များကို "ချုံ့ရန်" လုပ်ဆောင်ခြင်း။

ပုံ 5 သည် သတ်မှတ်ထားသော ဂိုဒေါင်တွင်၊ သိုလှောင်ဆဲလ်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းများ၏ လက်ရှိလက်ကျန်များကို အစုအဝေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားပြီး၊ ကုန်ပစ္စည်းအသုတ်များ၏ ရက်စွဲများသည် ရက်ပေါင်း 30 ထက် မပိုဘဲ တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ကွဲပြားသည်ကို ပြသသည်။ ဖောက်သည်သည် သိုလှောင်ရုံတွင် သတ္တုဘောလုံးအဆို့ရှင်များကို ထုတ်လုပ်ပြီး သိုလှောင်ထားသောကြောင့် သိုလှောင်မှုသက်တမ်းကို နှစ်များနှင့် တွက်ချက်သောကြောင့်၊ ထိုကဲ့သို့သော ရက်စွဲကွာခြားချက်ကို လျစ်လျူရှုနိုင်သည်။ ထိုကဲ့သို့သော processing ကို လက်ရှိတွင် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် အော်ပရေတာများတွင် စနစ်တကျ အသုံးပြုနေကြောင်း သတိပြုပါ။ WMS ပါတီအစုအဝေး၏ အရည်အသွေးကောင်းကို အတည်ပြုပါ။

နိဂုံးများနှင့် ဆက်ရန်

ထိုကဲ့သို့သော လက်တွေ့ပြဿနာကို ဖြေရှင်းခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့ရရှိသည့် အဓိကအတွေ့အကြုံမှာ ပါရာဒိုင်းကို အသုံးပြုခြင်း၏ ထိရောက်မှုကို အတည်ပြုခြင်းဖြစ်သည်- သင်္ချာ။ ပြဿနာထုတ်ပြန်ချက် နာမည်ကြီး ဖျာ။ မော်ဒယ် နာမည်ကြီး algorithm ပြဿနာ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသော algorithm။ အဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းများသည် နှစ်ပေါင်း 300 ကျော် ဝန်းကျင်ရှိပြီဖြစ်ပြီး ဤကာလအတွင်း လူများသည် ပြဿနာများစွာကို စဉ်းစားနိုင်ခဲ့ပြီး ၎င်းတို့ကို ဖြေရှင်းရာတွင် အတွေ့အကြုံများစွာ စုဆောင်းနိုင်ခဲ့သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဤအတွေ့အကြုံကိုလှည့်ကြည့်ရန် ပို၍အကြံပြုလိုသည်၊ ထို့နောက်မှသာ သင့်ဘီးကို ပြန်လည်ဆန်းသစ်စပြုပါသည်။

နောက်ဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအကြောင်း ဇာတ်လမ်းကို ဆက်လက်တင်ပြမည်ဖြစ်ပြီး စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးနှင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးမှုကိုကြည့်ပါ- ဆဲလ်အကြွင်းအကျန်များ၏ အကောင်းဆုံး "ချုံ့ခြင်း" ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခု၊ ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် အစုလိုက်အစုလိုက်အပြုံလိုက်မှရရှိသောဒေတာကို အသုံးပြုသည်။

ဆောင်းပါးကိုပြင်ဆင်ခဲ့သည်။
ပရောဂျက်ဌာန၏ ပရိုဂရမ်မာ Roman Shangin၊
ပထမဆုံး BIT ကုမ္ပဏီ၊ Chelyabinsk

source: www.habr.com