آرٽيڪل بيان ڪري ٿو ته ڪيئن لاڳو ڪجي WMS-سسٽم، اسان کي هڪ غير معياري ڪلسترنگ مسئلي کي حل ڪرڻ جي ضرورت آهي ۽ اسان ان کي حل ڪرڻ لاء ڪهڙو الگورتھم استعمال ڪيو. اسان توهان کي ٻڌائينداسين ته اسان ڪيئن هڪ منظم، سائنسي طريقي سان مسئلو حل ڪيو، اسان کي ڪهڙيون مشڪلاتون پيش آيون ۽ اسان ڪهڙا سبق سکيا.
هي اشاعت آرٽيڪلز جو هڪ سلسلو شروع ڪري ٿو جنهن ۾ اسان گودام جي عملن ۾ اصلاح جي الگورتھم کي لاڳو ڪرڻ ۾ اسان جي ڪامياب تجربي کي حصيداري ڪريون ٿا. مضمونن جي سيريز جو مقصد سامعين کي گودام جي آپريشنز جي اصلاح جي مسئلن جي قسمن سان واقف ڪرڻ آهي جيڪي تقريبن ڪنهن به وچولي ۽ وڏي گودام ۾ پيدا ٿين ٿا، انهي سان گڏ اسان جي تجربن بابت ٻڌائڻ لاء انهن مسئلن کي حل ڪرڻ ۽ رستي ۾ پيش ايندڙ نقصانن بابت. . آرٽيڪل انهن لاءِ ڪارآمد هوندا جيڪي گودام لوجسٽڪ انڊسٽري ۾ ڪم ڪن ٿا ، لاڳو ڪن ٿا WMS-سسٽم، انهي سان گڏ پروگرامر جيڪي ڪاروبار ۾ رياضي جي ايپليڪيشنن ۾ دلچسپي رکن ٿا ۽ هڪ ڪاروبار ۾ عمل جي اصلاح.
عمل ۾ رڪاوٽ
2018 ۾، اسان لاڳو ڪرڻ لاء هڪ منصوبو مڪمل ڪيو WMSڪمپني جي گودام تي سسٽم "ٽريڊنگ هائوس" ايل ڊي چيليابنس ۾. اسان 1 ڪم جي جڳهن لاءِ پراڊڪٽ ”3C-لاجسٽڪ: گودام مئنيجمينٽ 20“ لاڳو ڪيو: آپريٽرز WMSاسٽور ڪيپر، فورڪ لفٽ ڊرائيور. سراسري گودام اٽڪل 4 هزار m2 آهي، سيلن جو تعداد 5000 آهي ۽ SKUs جو تعداد 4500 آهي. گودام 1 ڪلو کان 400 ڪلوگرام تائين مختلف سائزن جي اسان جي پنهنجي پيداوار جا بال والو محفوظ ڪري ٿو. گودام ۾ انوینٽري بيچ ۾ ذخيرو ٿيل آهي، ڇاڪاڻ ته اتي FIFO مطابق سامان چونڊڻ جي ضرورت آهي.
جڏهن گودام جي پروسيسنگ آٽوميشن اسڪيمن کي ڊزائين ڪرڻ، اسان کي موجوده مسئلي سان منهن ڏيڻو پيو ته غير مناسب انوینٽري اسٽوريج جي. ڪرين جي اسٽوريج ۽ اسٽونگ جون خاصيتون اهڙيون آهن ته ون يونٽ اسٽوريج سيل ۾ صرف هڪ بيچ جون شيون شامل ٿي سگهن ٿيون. مصنوعات روزانه گودام تي پهچن ٿيون ۽ هر آمد هڪ الڳ بيچ آهي. مجموعي طور تي، گودام آپريشن جي 1 مهيني جي نتيجي ۾، 30 الڳ بيچ ٺاهيا ويا آهن، ان حقيقت جي باوجود ته هر هڪ الڳ سيل ۾ ذخيرو ٿيڻ گهرجي. پراڊڪٽس اڪثر ڪري چونڊيل هونديون آهن نه سُڄن تختن ۾، پر ٽڪرن ۾، ۽ نتيجي طور، ڪيترن ئي سيلن ۾ ٽڪڙي جي چونڊ واري علائقي ۾، هيٺ ڏنل تصوير ڏٺي ويندي آهي: 1 m3 کان وڌيڪ حجم واري سيل ۾، اتي ڪرين جا ڪيترائي ٽڪرا هوندا آهن. سيل جي مقدار جي 5-10٪ کان گهٽ تي قبضو.
تصوير 1. سيل ۾ سامان جي ڪيترن ئي ٽڪرن جو فوٽو
اهو واضح آهي ته اسٽوريج جي صلاحيت بهتر طور تي استعمال نه ڪئي وئي آهي. آفت جي پيماني کي تصور ڪرڻ لاء، آئون انگن اکرن کي ڏئي سگهان ٿو: سراسري طور تي، 1 کان 3 سيلز جي اهڙي سيلز جي مقدار ۾ 100 m300 کان وڌيڪ "مائنسول" بيلنس سان گڏ گودام جي آپريشن جي مختلف دورن دوران. جيئن ته گودام نسبتا ننڍڙو آهي، گودام جي مصروف موسمن ۾ اهو عنصر هڪ "بٽليٽ" بڻجي ويندو آهي ۽ گودام جي عمل کي تمام گهڻو سست ڪري ٿو.
مسئلو حل خيال
هڪ خيال اڀريو: ويجھي تاريخن سان بچيل بچيل ڀاڄين کي گھٽائي ھڪڙي ھڪڙي بيچ تائين گھٽايو وڃي، ۽ اھڙين بچيل بچيلن کي ھڪڙي ھڪڙي ھڪڙي ھڪڙي سيل ۾، يا ڪيترن ئي سيلن ۾ گڏ ڪيو وڃي، جيڪڏھن ھڪڙي جاء تي ڪافي جاء نه ھجي. باقي بچيل رقم.
تصوير 2. سيلز ۾ ريزيديو کي دٻائڻ لاء اسڪيم
هي توهان کي قابل ذڪر گودام واري جڳهه کي گھٽائڻ جي اجازت ڏئي ٿو جيڪا رکيل نئين سامان لاءِ استعمال ڪئي ويندي. اهڙي صورتحال ۾ جتي گودام جي گنجائش اوورلوڊ ٿيل آهي، اهڙي ماپ انتهائي ضروري آهي، ٻي صورت ۾ نئين سامان کي گڏ ڪرڻ لاء ڪافي خالي جاء نه هوندي، جيڪا گودام جي جڳهه ۽ ٻيهر ڀرڻ واري عمل کي روڪي ويندي. لاڳو ٿيڻ کان اڳ ۾ WMSسسٽم هن آپريشن کي دستي طور تي انجام ڏنو، جيڪو غير اثرائتو هو، ڇاڪاڻ ته سيلز ۾ مناسب رهائش جي ڳولا جو عمل ڪافي ڊگهو هو. ھاڻي، WMS سسٽم جي تعارف سان، اسان ان عمل کي خودڪار ڪرڻ، ان کي تيز ڪرڻ ۽ ان کي ذھني بڻائڻ جو فيصلو ڪيو آھي.
اهڙي مسئلي کي حل ڪرڻ جو عمل 2 مرحلن ۾ ورهايل آهي:
- پهرئين مرحلي ۾ اسان کي ملن ٿا بيچ جا گروپ بند ٿيڻ جي تاريخ ۾.
- ٻئي اسٽيج تي، بيچ جي هر گروپ لاءِ اسان سيلز ۾ باقي سامان جي سڀ کان وڌيڪ ٺهڪندڙ جڳهه جو اندازو لڳايو.
موجوده آرٽيڪل ۾ اسان الگورتھم جي پهرين مرحلي تي ڌيان ڏينداسين، ۽ ايندڙ مضمون لاءِ ٻئي مرحلي جي ڪوريج ڇڏينداسين.
مسئلي جي رياضياتي ماڊل جي ڳولا ڪريو
ان کان اڳ جو اسان ڪوڊ لکڻ لاءِ ويھي رھون ۽ پنھنجي ڦيٿي کي ٻيهر ٺاھيون، اسان ھن مسئلي کي سائنسي طريقي سان پھچائڻ جو فيصلو ڪيو، يعني: ان کي رياضياتي طريقي سان ٺاھيو، ان کي گھٽايو ھڪ معروف discrete optimization مسئلي ڏانھن ۽ ان کي حل ڪرڻ لاءِ موثر موجوده الگورتھم استعمال ڪريو، يا ھي موجوده الگورتھم وٺو. هڪ بنياد جي طور تي ۽ انهن کي حل ڪرڻ واري عملي مسئلي جي وضاحتن ۾ تبديل ڪريو.
جيئن ته اهو واضح طور تي انهي مسئلي جي ڪاروباري فارموليشن مان عمل ڪري ٿو جيڪو اسان سيٽن سان ڊيل ڪري رهيا آهيون، اسان اهڙي مسئلي کي سيٽ جي نظريي جي لحاظ سان ترتيب ڏينداسين.
ٿيڻ ڏيو - هڪ گودام ۾ هڪ خاص پيداوار جي باقي جي سڀني بيچ جو سيٽ. ڏي - لڳاتار ڏينهن ڏنو. ڏي - بيچز جو هڪ ذيلي سيٽ، جتي سبسٽ ۾ بيچ جي سڀني جوڙن جي تاريخن ۾ فرق هڪ مستقل کان وڌيڪ نه آهي . اسان کي ڳولڻ جي ضرورت آهي گھٽ ۾ گھٽ تعداد جي غير منقطع سبسٽس ، جيئن ته سڀ سبسٽس گڏ کڻي ڪيترن کي ڏيندو .
ٻين لفظن ۾، اسان کي هڪجهڙائي واري پارٽين جا گروپ يا ڪلستر ڳولڻ جي ضرورت آهي، جتي هڪجهڙائي جو معيار مقرر ڪيو ويندو آهي مسلسل . اهو ڪم اسان کي ياد ڏياريندو آهي معروف ڪلسترنگ مسئلو. اهو چوڻ ضروري آهي ته غور هيٺ آيل مسئلو ڪلسٽرنگ جي مسئلي کان مختلف آهي ان ڪري ته اسان جي مسئلي ۾ ڪلسٽر عناصر جي هڪجهڙائي جي معيار لاءِ هڪ سخت بيان ڪيل شرط آهي، جنهن جو اندازو لڳاتار ، پر ڪلستر جي مسئلي ۾ اهڙي ڪا به حالت ناهي. ڪلستر جي مسئلي جو بيان ۽ ان مسئلي تي معلومات ملي سگهي ٿي
تنهن ڪري، اسان مسئلي کي ترتيب ڏيڻ ۾ منظم ڪيو ۽ هڪجهڙائي واري فارموليشن سان هڪ طبقاتي مسئلو ڳولي. ھاڻي اھو ضروري آھي ته ان کي حل ڪرڻ لاءِ سڃاتل الورورٿمز تي غور ڪيو وڃي، ته جيئن ڦيٿي کي نئين سر ايجاد نه ڪجي، پر بھترين طريقا اختيار ڪري انھن کي لاڳو ڪجي. ڪلسترنگ جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاء، اسان سڀ کان وڌيڪ مشهور الگورتھم تي غور ڪيو، يعني: - مطلب - مطلب، ڳنڍيل حصن جي سڃاڻپ لاءِ الگورٿم، گھٽ ۾ گھٽ اسپاننگ وڻ الگورٿم. اهڙن الگورتھم جي وضاحت ۽ تجزيو ڳولي سگھجي ٿو
اسان جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاء، ڪلسترنگ الگورتھم - مطلب ۽ - مطلب بلڪل لاڳو نه آهن، ڇاڪاڻ ته ڪلستر جو تعداد اڳ ۾ ڪڏهن به ڄاڻ نه آهي ۽ اهڙيون الگورتھم مسلسل ڏينهن جي پابندي کي مدنظر نه رکن ٿيون. اهڙن الگورتھم کي شروعاتي طور تي غور کان رد ڪيو ويو.
اسان جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ، ڳنڍيل حصن جي سڃاڻپ لاءِ الگورتھم ۽ گھٽ ۾ گھٽ اسپيننگ ٽري الگورٿم وڌيڪ موزون آھن، پر، جيئن اھو نڪتو، انھن کي لاڳو نه ٿو ڪري سگھجي ”ھيڊ آن“ مسئلو حل ٿيڻ تي ۽ سٺو حل حاصل ڪجي. هن جي وضاحت ڪرڻ لاء، اچو ته اسان جي مسئلي جي سلسلي ۾ اهڙي الگورتھم جي آپريشن جي منطق تي غور ڪريو.
گراف تي غور ڪريو ، جنهن ۾ چوٽيون پارٽين جو سيٽ آهن ، ۽ ڪنارن جي وچ ۾ ڪنڊ и بيچ جي وچ ۾ ڏينهن جي فرق جي برابر وزن آهي и . جڙيل اجزاء جي سڃاڻپ لاء الگورتھم ۾، ان پٽ پيٽرولر بيان ڪيو ويو آھي ڪٿي ، ۽ گراف ۾ سڀ ڪنارن کي هٽايو ويو آهي جنهن لاء وزن وڌيڪ آهي . صرف ويجهن شين جا جوڙا ڳنڍيل رهن ٿا. الورورٿم جو نقطو اهڙي قدر چونڊڻ آهي ، جنهن ۾ گراف ڪيترن ئي جڙيل حصن ۾ ”جڙي ٿو“ ، جتي انهن حصن سان تعلق رکندڙ پارٽيون اسان جي هڪجهڙائي جي معيار کي پورو ڪنديون ، مستقل . نتيجو اجزاء ڪلستر آهن.
گھٽ ۾ گھٽ اسپننگ وڻ الگورتھم پهريون ڀيرو گراف تي ٺاھي ٿو minimum spanning Tree، ۽ پوءِ ترتيب وار حد کان وڌيڪ وزن سان ڪنارن کي هٽائي ٿو، جيستائين گراف ڪيترن ئي جڙيل حصن ۾ ”ڀٽجي وڃي ٿو“، جتي انهن حصن سان تعلق رکندڙ پارٽيون به اسان جي هڪجهڙائي جي معيار کي پورو ڪنديون. نتيجو اجزاء ڪلستر ٿي ويندا.
جڏهن غور هيٺ مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ اهڙيون الگورتھم استعمال ڪندي، هڪ صورتحال پيدا ٿي سگهي ٿي جيئن شڪل 3 ۾.
تصوير 3. حل ٿيڻ واري مسئلي لاءِ ڪلسٽرنگ الگورتھم جو استعمال
اچو ته اسان جي مسلسل بيچ ڏينهن جي وچ ۾ فرق لاء 20 ڏينهن آهي. گراف بصري تصور جي آسانيءَ لاءِ مقامي شڪل ۾ ڏيکاريو ويو. ٻئي الگورٿمس هڪ 3-ڪلسٽر حل پيدا ڪيو، جيڪو آساني سان بهتر ٿي سگهي ٿو هڪ ٻئي سان الڳ ڪلستر ۾ رکيل بيچ کي گڏ ڪندي! اهو ظاهر آهي ته اهڙن الگورتھمن کي تبديل ڪرڻ جي ضرورت آهي ته جيئن مسئلي جي حل جي خاصيتن کي پورو ڪري سگهجي، ۽ انهن جي خالص شڪل ۾ اسان جي مسئلي جي حل لاء استعمال خراب نتيجا ڏيندو.
تنهن ڪري، ان کان اڳ جو اسان پنهنجي ڪم لاءِ تبديل ٿيل گراف الگورٿمس لاءِ ڪوڊ لکڻ شروع ڪيو ۽ پنهنجي سائيڪل کي نئين سر ايجاد ڪيو (جنهن جي سلائيٽس ۾ اسان اڳ ۾ ئي چورس ڦيڙن جا خاڪا ڳولي سگهون ٿا)، اسان وري فيصلو ڪيو ته اهڙي مسئلي کي سائنسي طور تي پيش ڪيو وڃي، يعني: ڪوشش ڪريو ان کي گھٽائڻ لاءِ ھڪ ٻئي discrete problem optimization لاءِ، اميد آھي ته ان کي حل ڪرڻ لاءِ موجود الورورٿم بغير ڪنهن ترميم جي لاڳو ڪري سگھجن ٿا.
ساڳئي طبقي جي مسئلي جي هڪ ٻي ڳولا ڪامياب ٿي وئي آهي! اسان هڪ الڳ اصلاحي مسئلو ڳولڻ ۾ ڪامياب ٿي ويا آهيون، جنهن جو فارمولو 1 ۾ 1 اسان جي مسئلي جي فارموليشن سان ٺهڪي اچي ٿو. اهو ڪم ٿي ويو ڍڪڻ جو مسئلو مقرر ڪريو. اچو ته اسان جي خصوصيتن جي حوالي سان مسئلي جي فارموليشن کي پيش ڪريون.
اتي هڪ محدود سيٽ آهي ۽ خاندان پارٽين جي سڀني جدا جدا سبسٽن جو، جيئن ته هر سبسٽ جي پارٽين جي سڀني جوڙن جي تاريخن ۾ فرق خاندان مان مسلسل کان وڌيڪ نه آهي . هڪ ڍڪڻ کي خاندان سڏيو ويندو آهي گهٽ ۾ گهٽ طاقت جو، جنهن جا عنصر آهن ، جيئن ته سيٽن جو اتحاد خاندان مان سڀني پارٽين جي سيٽ کي ڏيڻ گهرجي .
هن مسئلي جو تفصيلي تجزيو ڳولي سگهجي ٿو и لڪائڻ واري مسئلي ۽ ان جي تبديلين جي عملي درخواست لاءِ ٻيا اختيار ملي سگھن ٿا
مسئلو حل ڪرڻ لاء الگورتھم
اسان رياضياتي ماڊل تي فيصلو ڪيو آهي ته مسئلو حل ڪيو وڃي. هاڻي اچو ته ان کي حل ڪرڻ لاءِ الگورتھم ڏسو. سبسيٽس خاندان مان هيٺ ڏنل طريقي سان آساني سان ڳولي سگھجي ٿو.
- ھڪڙي سيٽ مان بيچ ترتيب ڏيو انهن جي تاريخن جي هيٺئين ترتيب ۾.
- ڳوليو گھٽ ۾ گھٽ ۽ وڌ ۾ وڌ بيچ جون تاريخون.
- هر روز لاء گھٽ ۾ گھٽ تاريخ کان وڌ ۾ وڌ، سڀ بيچ ڳولھيو جن جون تاريخون مختلف آھن کان وڌيڪ نه (تنهنڪري قدر اهو بهتر آهي ته برابر نمبر وٺي).
سيٽ جي خاندان کي ٺاهڻ لاء طريقيڪار جو منطق تي ڏينهن تصوير 4 ۾ ڏيکاريل آهي.
تصوير 4. پارٽين جي subsets جي ٺهڻ
اهو عمل هر ڪنهن لاء ضروري ناهي ٻين سڀني بيچ ذريعي وڃو ۽ انهن جي تاريخن ۾ فرق چيڪ ڪريو، يا موجوده قيمت کان کاٻي يا ساڄي ھلندا وڃو جيستائين توھان ھڪ بيچ ڳوليو جنھن جي تاريخ مختلف آھي مستقل جي اڌ کان وڌيڪ قدر. سڀ ايندڙ عناصر، جڏهن ٻنهي کي ساڄي ۽ کاٻي ڏانهن منتقل ڪيو وڃي، اسان لاء دلچسپ نه هوندا، ڇاڪاڻ ته انهن لاء ڏينهن ۾ فرق صرف وڌندو، ڇو ته صف ۾ عناصر شروعاتي طور تي ترتيب ڏني وئي هئي. اهو طريقو خاص طور تي وقت بچائيندو جڏهن پارٽين جو تعداد ۽ انهن جي تاريخن جي پکيڙ تمام وڏي آهي.
سيٽ ڍڪڻ جو مسئلو آهي - مشڪل، جنهن جو مطلب آهي ڪو به تيز نه آهي (انپٽ ڊيٽا جي پولينوميل جي برابر آپريٽنگ وقت سان) ۽ ان کي حل ڪرڻ لاءِ درست الگورٿم. تنهن ڪري، سيٽ ڍڪڻ واري مسئلي کي حل ڪرڻ لاء، هڪ تيز لالچي الگورتھم چونڊيو ويو، جيڪو، يقينا، صحيح ناهي، پر هيٺيان فائدا آهن:
- ننڍي سائيز جي مسئلن لاء (۽ اهو بلڪل اسان جو معاملو آهي)، اهو انهن حلن جو حساب ڪري ٿو جيڪي ڪافي حد تائين بهتر آهن. جيئن ته مسئلي جي سائيز وڌائي ٿي، حل جو معيار خراب ٿئي ٿو، پر اڃا تائين تمام سست؛
- لاڳو ڪرڻ بلڪل آسان؛
- فاسٽ، ڇاڪاڻ ته ان جي هلندڙ وقت جو اندازو آهي .
لالچ الورورٿم هيٺ ڏنل قاعدي جي بنياد تي سيٽ چونڊيندو آهي: هر اسٽيج تي، هڪ سيٽ چونڊيو ويندو آهي جيڪو وڌ کان وڌ تعداد کي ڍڪيندو آهي جيڪي اڃا تائين ڍڪيل نه آهن. الورورٿم ۽ ان جي pseudocode جو تفصيلي بيان ملي سگهي ٿو
اهڙي لالچ الورورٿم جي درستگي جو مقابلو ٽيسٽ ڊيٽا جي مسئلي جي ٻين سڃاتل الورورٿمس سان حل ڪيو پيو وڃي، جهڙوڪ امڪاني لالچ الورورٿم، اينٽ ڪالوني الگورٿم وغيره، نه ڪيو ويو آهي. پيدا ٿيل بي ترتيب واري ڊيٽا تي اهڙي الگورتھم جي مقابلي جا نتيجا ڳولي سگهجن ٿا
الورورٿم تي عمل ۽ عمل درآمد
هي الگورتھم ٻوليءَ ۾ لاڳو ڪيو ويو 1С ۽ "Residue Compression" نالي هڪ خارجي پروسيسنگ ۾ شامل ڪيو ويو جنهن سان ڳنڍيل هو WMS- سسٽم. اسان ٻولي ۾ الگورتھم لاڳو نه ڪيو سي ++ ۽ ان کي خارجي اصلي جزو مان استعمال ڪريو، جيڪو وڌيڪ صحيح ٿيندو، ڇاڪاڻ ته ڪوڊ جي رفتار گهٽ آهي C ++ ڀيرا ۽ ڪجهه مثالن ۾ ساڳيا ڪوڊ جي رفتار کان به ڏهه ڀيرا تيز 1С. زبان تي 1С الورورٿم کي ترقي وقت بچائڻ ۽ صارف جي پيداوار جي بنياد تي ڊيبنگ جي آسانيءَ لاءِ لاڳو ڪيو ويو. الگورتھم جو نتيجو شڪل 5 ۾ پيش ڪيو ويو آھي.
تصوير 5. پروسيسنگ "ڪمپريس" جي باقيات کي
شڪل 5 ڏيکاري ٿو ته مخصوص گودام ۾، اسٽوريج سيلز ۾ سامان جي موجوده بيلنس ڪلستر ۾ ورهايل آهن، جن جي اندر سامان جي بيچ جون تاريخون هڪ ٻئي کان 30 ڏينهن کان وڌيڪ نه هونديون آهن. جيئن ته گراهڪ گودام ۾ ڌاتو بال والوز پيدا ڪري ٿو ۽ اسٽور ڪري ٿو، جن جي شيلف زندگي سالن ۾ حساب ڪئي وئي آهي، اهڙي تاريخ جي فرق کي نظرانداز ڪري سگهجي ٿو. نوٽ ڪريو ته اهڙي پروسيسنگ في الحال سسٽماتياتي طور تي پيداوار ۽ آپريٽرز ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي WMS پارٽي ڪلسترنگ جي سٺي معيار جي تصديق ڪريو.
نتيجو ۽ تسلسل
بنيادي تجربو جيڪو اسان اهڙي عملي مسئلي کي حل ڪرڻ مان حاصل ڪيو آهي اهو آهي مثال استعمال ڪرڻ جي اثرائتي جي تصديق: رياضي. مسئلو بيان مشهور چٽ. ماڊل مشهور الگورتھم algorithm مسئلي جي تفصيلن کي مدنظر رکندي. Discrete Optimization 300 سالن کان وڌيڪ عرصي کان جاري آهي، ۽ ان دوران ماڻهن ڪيترن ئي مسئلن تي غور ڪرڻ ۽ انهن کي حل ڪرڻ ۾ ڪافي تجربو گڏ ڪيو آهي. سڀ کان پهريان، اهو وڌيڪ مشورو آهي ته هن تجربي ڏانهن موٽڻ، ۽ صرف پوء توهان جي سائيڪل کي ٻيهر شروع ڪرڻ شروع ڪيو.
ايندڙ آرٽيڪل ۾ اسان اصلاح جي الگورتھم جي باري ۾ ڪهاڻي جاري رکون ٿا ۽ سڀ کان وڌيڪ دلچسپ ۽ تمام گهڻو پيچيده ڏسو: سيل جي باقيات جي بهتر "ڪمپريشن" لاء هڪ الگورٿم، جيڪو بيچ ڪلسترنگ الگورتھم مان حاصل ڪيل ڊيٽا کي ان پٽ طور استعمال ڪري ٿو.
مضمون تيار ڪيو
رومن شنگين، پروجيڪٽ ڊپارٽمينٽ جو پروگرامر،
پهرين BIT ڪمپني، Chelyabinsk
جو ذريعو: www.habr.com