ఎలా అమలు చేయాలో వ్యాసం వివరిస్తుంది WMS-సిస్టమ్, మేము ప్రామాణికం కాని క్లస్టరింగ్ సమస్యను పరిష్కరించాల్సిన అవసరాన్ని ఎదుర్కొన్నాము మరియు దానిని పరిష్కరించడానికి మేము ఏ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించాము. సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము క్రమబద్ధమైన, శాస్త్రీయ విధానాన్ని ఎలా అన్వయించాము, మేము ఏ ఇబ్బందులు ఎదుర్కొన్నాము మరియు మేము నేర్చుకున్న పాఠాలను మేము మీకు తెలియజేస్తాము.
ఈ ప్రచురణ వేర్‌హౌస్ ప్రాసెస్‌లలో ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడంలో మా విజయవంతమైన అనుభవాన్ని పంచుకునే కథనాల శ్రేణిని ప్రారంభిస్తుంది. కథనాల శ్రేణి యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటంటే, దాదాపు ఏదైనా మాధ్యమం మరియు పెద్ద గిడ్డంగిలో ఉత్పన్నమయ్యే గిడ్డంగి కార్యకలాపాల యొక్క ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యల రకాలను ప్రేక్షకులకు పరిచయం చేయడం, అలాగే అటువంటి సమస్యలను పరిష్కరించడంలో మా అనుభవం మరియు మార్గంలో ఎదురయ్యే ఆపదల గురించి చెప్పడం. . కథనాలు గిడ్డంగి లాజిస్టిక్స్ పరిశ్రమలో పనిచేసే వారికి ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి, అమలు చేయండి WMS-వ్యవస్థలు, అలాగే వ్యాపారంలో గణిత శాస్త్ర అనువర్తనాలపై ఆసక్తి ఉన్న ప్రోగ్రామర్లు మరియు సంస్థలో ప్రక్రియల ఆప్టిమైజేషన్.
ప్రక్రియలలో అడ్డంకి
2018లో, మేము అమలు చేయడానికి ఒక ప్రాజెక్ట్‌ను పూర్తి చేసాము WMS-చెలియాబిన్స్క్‌లోని “ట్రేడింగ్ హౌస్ “ఎల్‌డి” కంపెనీ గిడ్డంగిలో సిస్టమ్స్. మేము 1 కార్యాలయాల కోసం “3C-లాజిస్టిక్స్: వేర్‌హౌస్ మేనేజ్‌మెంట్ 20” ఉత్పత్తిని అమలు చేసాము: ఆపరేటర్లు WMS, స్టోర్ కీపర్లు, ఫోర్క్లిఫ్ట్ డ్రైవర్లు. సగటు గిడ్డంగి సుమారు 4 వేల m2, కణాల సంఖ్య 5000 మరియు SKU ల సంఖ్య 4500. గిడ్డంగి 1 కిలోల నుండి 400 కిలోల వరకు వివిధ పరిమాణాల మా స్వంత ఉత్పత్తి యొక్క బాల్ వాల్వ్‌లను నిల్వ చేస్తుంది. FIFO ప్రకారం వస్తువులను ఎంచుకోవాల్సిన అవసరం ఉన్నందున, గిడ్డంగిలోని ఇన్వెంటరీ బ్యాచ్‌లలో నిల్వ చేయబడుతుంది.
వేర్‌హౌస్ ప్రాసెస్ ఆటోమేషన్ స్కీమ్‌లను డిజైన్ చేస్తున్నప్పుడు, ప్రస్తుతం ఉన్న నాన్-ఆప్టిమల్ ఇన్వెంటరీ స్టోరేజ్ సమస్యను మేము ఎదుర్కొన్నాము. క్రేన్‌లను నిల్వ చేయడం మరియు నిల్వ చేయడం యొక్క ప్రత్యేకతలు ఏమిటంటే, ఒక యూనిట్ నిల్వ సెల్‌లో ఒక బ్యాచ్‌లోని అంశాలను మాత్రమే కలిగి ఉంటుంది. ఉత్పత్తులు ప్రతిరోజూ గిడ్డంగికి చేరుకుంటాయి మరియు ప్రతి రాక ప్రత్యేక బ్యాచ్. మొత్తంగా, 1 నెల గిడ్డంగి ఆపరేషన్ ఫలితంగా, 30 ప్రత్యేక బ్యాచ్‌లు సృష్టించబడతాయి, ప్రతి ఒక్కటి ప్రత్యేక సెల్‌లో నిల్వ చేయబడాలి. ఉత్పత్తులు తరచుగా మొత్తం ప్యాలెట్లలో కాకుండా ముక్కలుగా ఎంపిక చేయబడతాయి మరియు ఫలితంగా, అనేక కణాలలో ముక్క ఎంపిక జోన్‌లో ఈ క్రింది చిత్రాన్ని గమనించవచ్చు: 1 m3 కంటే ఎక్కువ వాల్యూమ్ ఉన్న సెల్‌లో అనేక క్రేన్‌ల ముక్కలు ఉన్నాయి. సెల్ వాల్యూమ్‌లో 5-10% కంటే తక్కువ ఆక్రమిస్తాయి.
అంజీర్ 1. సెల్‌లోని అనేక వస్తువుల ముక్కల ఫోటో
స్టోరేజీ కెపాసిటీని సరైన రీతిలో వినియోగించుకోవడం లేదనేది స్పష్టం. విపత్తు యొక్క స్థాయిని ఊహించడానికి, నేను గణాంకాలను ఇవ్వగలను: గిడ్డంగి యొక్క ఆపరేషన్ యొక్క వివిధ కాలాల్లో "మైనస్క్యూల్" బ్యాలెన్స్‌లతో 1 m3 కంటే ఎక్కువ వాల్యూమ్‌తో అటువంటి కణాలలో సగటున 100 నుండి 300 కణాలు ఉన్నాయి. గిడ్డంగి సాపేక్షంగా చిన్నది కాబట్టి, గిడ్డంగి రద్దీ సీజన్లలో ఈ అంశం "అడ్డం" అవుతుంది మరియు గిడ్డంగి ప్రక్రియలను బాగా నెమ్మదిస్తుంది.
సమస్య పరిష్కార ఆలోచన
ఒక ఆలోచన వచ్చింది: దగ్గరి తేదీలతో మిగిలిపోయిన బ్యాచ్‌లను ఒకే బ్యాచ్‌కి తగ్గించాలి మరియు ఏకీకృత బ్యాచ్‌తో మిగిలిపోయిన వాటిని ఒక సెల్‌లో లేదా అనేక వాటిలో ఉంచడానికి తగినంత స్థలం లేకపోతే వాటిని కలిపి ఉంచాలి. మిగిలిపోయిన మొత్తం మొత్తం.
Fig.2. కణాలలో అవశేషాలను కుదించే పథకం
కొత్త వస్తువులను ఉంచడానికి ఉపయోగించే ఆక్రమిత గిడ్డంగి స్థలాన్ని గణనీయంగా తగ్గించడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. గిడ్డంగి సామర్థ్యం ఓవర్‌లోడ్ అయిన పరిస్థితిలో, అటువంటి కొలత చాలా అవసరం, లేకపోతే కొత్త వస్తువులను ఉంచడానికి తగినంత ఖాళీ స్థలం ఉండకపోవచ్చు, ఇది గిడ్డంగి ప్లేస్‌మెంట్ మరియు భర్తీ ప్రక్రియలలో ఆగిపోతుంది. గతంలో అమలుకు ముందు WMS-వ్యవస్థలు ఈ ఆపరేషన్‌ను మానవీయంగా నిర్వహించాయి, ఇది పనికిరానిది, ఎందుకంటే కణాలలో తగిన అవశేషాల కోసం శోధించే ప్రక్రియ చాలా పొడవుగా ఉంది. ఇప్పుడు, WMS సిస్టమ్‌ను ప్రవేశపెట్టడంతో, మేము ప్రక్రియను స్వయంచాలకంగా మార్చాలని నిర్ణయించుకున్నాము, దానిని వేగవంతం చేయండి మరియు దానిని మేధోవంతంగా మార్చాము.
అటువంటి సమస్యను పరిష్కరించే ప్రక్రియ 2 దశలుగా విభజించబడింది:
- మొదటి దశలో మేము కుదింపు కోసం తేదీకి దగ్గరగా ఉన్న బ్యాచ్‌ల సమూహాలను కనుగొంటాము;
- రెండవ దశలో, బ్యాచ్‌ల యొక్క ప్రతి సమూహానికి మేము కణాలలో మిగిలిన వస్తువుల యొక్క అత్యంత కాంపాక్ట్ ప్లేస్‌మెంట్‌ను లెక్కిస్తాము.
ప్రస్తుత కథనంలో మేము అల్గోరిథం యొక్క మొదటి దశపై దృష్టి పెడతాము మరియు తదుపరి కథనం కోసం రెండవ దశ కవరేజీని వదిలివేస్తాము.
సమస్య యొక్క గణిత నమూనా కోసం శోధించండి
మేము కోడ్ వ్రాయడానికి మరియు మా చక్రాన్ని తిరిగి ఆవిష్కరించడానికి కూర్చునే ముందు, మేము ఈ సమస్యను శాస్త్రీయంగా సంప్రదించాలని నిర్ణయించుకున్నాము, అవి: దీనిని గణితశాస్త్రంలో రూపొందించండి, దానిని బాగా తెలిసిన వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యగా తగ్గించండి మరియు దానిని పరిష్కరించడానికి సమర్థవంతమైన అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగించండి లేదా ఇప్పటికే ఉన్న ఈ అల్గారిథమ్‌లను తీసుకోండి. ప్రాతిపదికగా మరియు పరిష్కరించబడుతున్న ఆచరణాత్మక సమస్య యొక్క ప్రత్యేకతలకు వాటిని సవరించండి.
మేము సెట్‌లతో వ్యవహరిస్తున్న సమస్య యొక్క వ్యాపార సూత్రీకరణ నుండి ఇది స్పష్టంగా అనుసరిస్తుంది కాబట్టి, మేము సెట్ థియరీ పరంగా అటువంటి సమస్యను రూపొందిస్తాము.
ఉండని - గిడ్డంగిలో ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పత్తి యొక్క మిగిలిన అన్ని బ్యాచ్‌ల సమితి. వీలు - రోజుల స్థిరంగా ఇవ్వబడింది. వీలు - బ్యాచ్‌ల ఉపసమితి, ఇక్కడ ఉపసమితిలోని అన్ని జతల బ్యాచ్‌ల తేదీలలో వ్యత్యాసం స్థిరాంకాన్ని మించదు . మేము డిజాయింట్ సబ్‌సెట్‌ల కనీస సంఖ్యను కనుగొనాలి , అన్ని ఉపసమితులు కలిపి తీసుకుంటే చాలా ఇస్తుంది .
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, సారూప్యత ప్రమాణం స్థిరంగా నిర్ణయించబడే ఒకే విధమైన పార్టీల సమూహాలు లేదా సమూహాలను మనం కనుగొనాలి. . ఈ పని మనకు బాగా తెలిసిన క్లస్టరింగ్ సమస్యను గుర్తు చేస్తుంది. క్లస్టర్ ఎలిమెంట్స్ యొక్క సారూప్యత యొక్క ప్రమాణం కోసం మా సమస్య ఖచ్చితంగా నిర్వచించబడిన పరిస్థితిని కలిగి ఉన్నందున, క్లస్టరింగ్ సమస్య నుండి పరిశీలనలో ఉన్న సమస్య భిన్నంగా ఉంటుందని చెప్పడం ముఖ్యం, స్థిరంగా నిర్ణయించబడుతుంది. , కానీ క్లస్టరింగ్ సమస్యలో అలాంటి పరిస్థితి లేదు. క్లస్టరింగ్ సమస్య యొక్క ప్రకటన మరియు ఈ సమస్యపై సమాచారాన్ని కనుగొనవచ్చు
కాబట్టి, మేము సమస్యను రూపొందించాము మరియు ఇదే సూత్రీకరణతో శాస్త్రీయ సమస్యను కనుగొనగలిగాము. ఇప్పుడు దానిని పరిష్కరించడానికి బాగా తెలిసిన అల్గోరిథంలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం అవసరం, తద్వారా చక్రాన్ని తిరిగి ఆవిష్కరించడం కాదు, కానీ ఉత్తమ అభ్యాసాలను తీసుకొని వాటిని వర్తింపజేయడం. క్లస్టరింగ్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన అల్గోరిథంలను పరిగణించాము, అవి: -అంటే -అంటే, కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలను గుర్తించడానికి అల్గోరిథం, కనిష్ట స్పేనింగ్ ట్రీ అల్గోరిథం. అటువంటి అల్గోరిథంల వివరణ మరియు విశ్లేషణను కనుగొనవచ్చు
మా సమస్యను పరిష్కరించడానికి, క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్‌లు -అంటే మరియు -అంటే అస్సలు వర్తించదు, ఎందుకంటే క్లస్టర్‌ల సంఖ్య ముందుగానే తెలియదు మరియు అటువంటి అల్గోరిథంలు స్థిరమైన రోజుల పరిమితిని పరిగణనలోకి తీసుకోవు. ఇటువంటి అల్గారిథమ్‌లు మొదట పరిశీలన నుండి విస్మరించబడ్డాయి.
మా సమస్యను పరిష్కరించడానికి, కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలను గుర్తించే అల్గోరిథం మరియు కనీస స్పేనింగ్ ట్రీ అల్గోరిథం మరింత అనుకూలంగా ఉంటాయి, కానీ, అది ముగిసినట్లుగా, పరిష్కరించబడుతున్న సమస్యకు వాటిని “హెడ్-ఆన్” వర్తింపజేయడం మరియు మంచి పరిష్కారాన్ని పొందడం సాధ్యం కాదు. దీన్ని వివరించడానికి, మన సమస్యకు సంబంధించి అటువంటి అల్గారిథమ్‌ల ఆపరేషన్ యొక్క తర్కాన్ని పరిశీలిద్దాం.
గ్రాఫ్‌ను పరిగణించండి , దీనిలో శీర్షాలు పార్టీల సమితి , మరియు శీర్షాల మధ్య అంచు и బ్యాచ్‌ల మధ్య రోజుల వ్యత్యాసానికి సమానమైన బరువును కలిగి ఉంటుంది и . కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలను గుర్తించే అల్గోరిథంలో, ఇన్‌పుట్ పరామితి పేర్కొనబడింది పేరు , మరియు గ్రాఫ్‌లో బరువు ఎక్కువగా ఉన్న అన్ని అంచులు తీసివేయబడతాయి . కేవలం దగ్గరి జతల వస్తువులు మాత్రమే అనుసంధానించబడి ఉంటాయి. అల్గోరిథం యొక్క పాయింట్ అటువంటి విలువను ఎంచుకోవడం , దీనిలో గ్రాఫ్ అనేక కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలుగా "విడిపోతుంది", ఇక్కడ ఈ భాగాలకు చెందిన పార్టీలు స్థిరంగా నిర్ణయించబడిన మా సారూప్యత ప్రమాణాన్ని సంతృప్తిపరుస్తాయి . ఫలితంగా భాగాలు సమూహాలు.
కనిష్టంగా విస్తరించి ఉన్న చెట్టు అల్గోరిథం మొదట గ్రాఫ్‌పై రూపొందించబడింది కనిష్టంగా విస్తరించి ఉన్న చెట్టు, ఆపై గ్రాఫ్ అనేక కనెక్ట్ చేయబడిన భాగాలుగా "విడిపోయే" వరకు అత్యధిక బరువుతో అంచులను వరుసగా తొలగిస్తుంది, ఈ భాగాలకు చెందిన పార్టీలు కూడా మా సారూప్యత ప్రమాణాన్ని సంతృప్తిపరుస్తాయి. ఫలితంగా భాగాలు సమూహాలుగా ఉంటాయి.
పరిశీలనలో ఉన్న సమస్యను పరిష్కరించడానికి అటువంటి అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మూర్తి 3లో ఉన్నట్లుగా పరిస్థితి తలెత్తవచ్చు.
అత్తి 3. పరిష్కరించబడుతున్న సమస్యకు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్‌ల అప్లికేషన్
బ్యాచ్ రోజుల మధ్య వ్యత్యాసం కోసం మన స్థిరాంకం 20 రోజులు అని చెప్పండి. గ్రాఫ్ దృశ్యమాన అవగాహన సౌలభ్యం కోసం ప్రాదేశిక రూపంలో చిత్రీకరించబడింది. రెండు అల్గారిథమ్‌లు 3-క్లస్టర్ సొల్యూషన్‌ను ఉత్పత్తి చేశాయి, ప్రత్యేక క్లస్టర్‌లలో ఉంచిన బ్యాచ్‌లను ఒకదానితో ఒకటి కలపడం ద్వారా సులభంగా మెరుగుపరచవచ్చు! పరిష్కరించబడుతున్న సమస్య యొక్క ప్రత్యేకతలకు అనుగుణంగా ఇటువంటి అల్గారిథమ్‌లను సవరించాల్సిన అవసరం ఉందని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది మరియు మా సమస్య పరిష్కారానికి దాని స్వచ్ఛమైన రూపంలో వాటి అప్లికేషన్ పేలవమైన ఫలితాలను ఇస్తుంది.
కాబట్టి, మేము మా పని కోసం సవరించిన గ్రాఫ్ అల్గారిథమ్‌ల కోసం కోడ్‌ను వ్రాయడం మరియు మా స్వంత సైకిల్‌ను తిరిగి ఆవిష్కరించడం ప్రారంభించే ముందు (చదరపు చక్రాల రూపురేఖలను మేము ఇప్పటికే గుర్తించగలిగే ఛాయాచిత్రాలలో), మేము మళ్ళీ, అటువంటి సమస్యను శాస్త్రీయంగా సంప్రదించాలని నిర్ణయించుకున్నాము, అవి: దానిని పరిష్కరించడానికి ఇప్పటికే ఉన్న అల్గారిథమ్‌లు మార్పులు లేకుండా వర్తింపజేయవచ్చని ఆశతో దాన్ని మరొక వివిక్త సమస్య ఆప్టిమైజేషన్‌కి తగ్గించడానికి ప్రయత్నించండి.
ఇలాంటి శాస్త్రీయ సమస్య కోసం మరొక అన్వేషణ విజయవంతమైంది! మేము వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యను కనుగొనగలిగాము, దీని సూత్రీకరణ మా సమస్య యొక్క సూత్రీకరణతో 1లో 1 సమానంగా ఉంటుంది. ఈ పని తేలింది కవరింగ్ సమస్య సెట్. మన ప్రత్యేకతలకు సంబంధించి సమస్య యొక్క సూత్రీకరణను అందజేద్దాం.
పరిమిత సెట్ ఉంది మరియు కుటుంబం పార్టీల యొక్క అన్ని విభజిత ఉపసమితులు, ప్రతి ఉపసమితిలోని అన్ని జతల పార్టీల తేదీలలో వ్యత్యాసం కుటుంబం నుండి స్థిరాంకాలను మించదు . కవరింగ్‌ని కుటుంబం అంటారు అతి తక్కువ శక్తి, వీటిలో మూలకాలు చెందినవి , సెట్ల యూనియన్ అలాంటిది కుటుంబం నుండి అన్ని పార్టీల సెట్ ఇవ్వాలి .
ఈ సమస్య యొక్క వివరణాత్మక విశ్లేషణ కనుగొనవచ్చు и కవరింగ్ సమస్య మరియు దాని సవరణల యొక్క ఆచరణాత్మక అనువర్తనం కోసం ఇతర ఎంపికలను కనుగొనవచ్చు
సమస్యను పరిష్కరించడానికి అల్గోరిథం
పరిష్కరించాల్సిన సమస్య యొక్క గణిత నమూనాపై మేము నిర్ణయించుకున్నాము. ఇప్పుడు దాన్ని పరిష్కరించడానికి అల్గోరిథం చూద్దాం. ఉపసమితులు కుటుంబం నుండి కింది విధానం ద్వారా సులభంగా కనుగొనవచ్చు.
- ఒక సెట్ నుండి బ్యాచ్‌లను అమర్చండి వారి తేదీల అవరోహణ క్రమంలో.
- కనిష్ట మరియు గరిష్ట బ్యాచ్ తేదీలను కనుగొనండి.
- ప్రతి రోజు కనిష్ట తేదీ నుండి గరిష్టం వరకు, తేదీలు భిన్నంగా ఉన్న అన్ని బ్యాచ్‌లను కనుగొనండి కంటే ఎక్కువ కాదు (కాబట్టి విలువ సరి సంఖ్యను తీసుకోవడం మంచిది).
సెట్ల కుటుంబాన్ని ఏర్పరుచుకునే ప్రక్రియ యొక్క తర్కం వద్ద రోజులు మూర్తి 4 లో ప్రదర్శించబడ్డాయి.
Fig.4. పార్టీల ఉపసమితుల ఏర్పాటు
ఈ విధానం అందరికీ అవసరం లేదు అన్ని ఇతర బ్యాచ్‌ల ద్వారా వెళ్లి వాటి తేదీలలో లేదా ప్రస్తుత విలువ నుండి తేడాను తనిఖీ చేయండి మీరు తేదీకి భిన్నంగా ఉన్న బ్యాచ్‌ని కనుగొనే వరకు ఎడమ లేదా కుడికి తరలించండి స్థిరాంకం యొక్క సగం కంటే ఎక్కువ విలువతో. అన్ని తదుపరి మూలకాలు, కుడి మరియు ఎడమకు కదులుతున్నప్పుడు, మాకు ఆసక్తికరంగా ఉండవు, ఎందుకంటే శ్రేణిలోని మూలకాలు మొదట్లో ఆదేశించబడినందున, రోజులలో తేడా మాత్రమే పెరుగుతుంది. పార్టీల సంఖ్య మరియు వాటి తేదీల వ్యాప్తి గణనీయంగా ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు ఈ విధానం గణనీయంగా సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.
సెట్ కవరింగ్ సమస్య -కష్టం, అంటే వేగవంతమైనది (ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క బహుపదికి సమానమైన ఆపరేటింగ్ సమయంతో) మరియు దానిని పరిష్కరించడానికి ఖచ్చితమైన అల్గారిథం లేదు. అందువల్ల, సెట్ కవరింగ్ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, వేగవంతమైన అత్యాశ అల్గోరిథం ఎంపిక చేయబడింది, ఇది ఖచ్చితమైనది కాదు, కానీ క్రింది ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది:
- చిన్న-పరిమాణ సమస్యల కోసం (మరియు ఇది ఖచ్చితంగా మా కేసు), ఇది వాంఛనీయానికి దగ్గరగా ఉండే పరిష్కారాలను గణిస్తుంది. సమస్య యొక్క పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, పరిష్కారం యొక్క నాణ్యత క్షీణిస్తుంది, కానీ ఇప్పటికీ చాలా నెమ్మదిగా ఉంటుంది;
- అమలు చేయడం చాలా సులభం;
- వేగవంతమైనది, ఎందుకంటే దాని రన్నింగ్ టైమ్ అంచనా .
అత్యాశ అల్గోరిథం కింది నియమం ఆధారంగా సెట్‌లను ఎంచుకుంటుంది: ప్రతి దశలో, ఇంకా కవర్ చేయని గరిష్ట సంఖ్యలో మూలకాలను కవర్ చేసే సెట్ ఎంచుకోబడుతుంది. అల్గోరిథం మరియు దాని సూడోకోడ్ యొక్క వివరణాత్మక వర్ణనను కనుగొనవచ్చు
ప్రాబబిలిస్టిక్ గ్రీడీ అల్గారిథమ్, యాంట్ కోలనీ అల్గారిథమ్ మొదలైన ఇతర తెలిసిన అల్గారిథమ్‌లతో పరిష్కరించబడుతున్న సమస్య యొక్క పరీక్ష డేటాపై అటువంటి అత్యాశ అల్గారిథమ్ యొక్క ఖచ్చితత్వం యొక్క పోలిక తయారు చేయబడలేదు. ఉత్పత్తి చేయబడిన యాదృచ్ఛిక డేటాపై అటువంటి అల్గారిథమ్‌లను పోల్చడం యొక్క ఫలితాలను కనుగొనవచ్చు
అల్గోరిథం యొక్క అమలు మరియు అమలు
ఈ అల్గోరిథం భాషలో అమలు చేయబడింది 1S మరియు అనుసంధానించబడిన "అవశేషాల కుదింపు" అనే బాహ్య ప్రాసెసింగ్‌లో చేర్చబడింది WMS- వ్యవస్థ. మేము భాషలో అల్గారిథమ్‌ని అమలు చేయలేదు సి ++ మరియు దానిని బాహ్య స్థానిక భాగం నుండి ఉపయోగించండి, కోడ్ వేగం తక్కువగా ఉన్నందున ఇది మరింత సరైనది C ++ సార్లు మరియు కొన్ని ఉదాహరణలలో సారూప్య కోడ్ యొక్క వేగం కంటే పదుల రెట్లు వేగంగా ఉంటుంది 1S. నాలుక మీద 1S కస్టమర్ యొక్క ఉత్పత్తి స్థావరంలో డెవలప్‌మెంట్ సమయాన్ని మరియు డీబగ్గింగ్ సౌలభ్యాన్ని ఆదా చేయడానికి అల్గోరిథం అమలు చేయబడింది. అల్గోరిథం యొక్క ఫలితం మూర్తి 5 లో ప్రదర్శించబడింది.
Fig.5. అవశేషాలను "కంప్రెస్" చేయడానికి ప్రాసెసింగ్
పేర్కొన్న గిడ్డంగిలో, నిల్వ కణాలలో వస్తువుల ప్రస్తుత బ్యాలెన్స్‌లు క్లస్టర్‌లుగా విభజించబడిందని మూర్తి 5 చూపిస్తుంది, వీటిలో వస్తువుల బ్యాచ్‌ల తేదీలు ఒకదానికొకటి 30 రోజుల కంటే ఎక్కువ తేడా ఉండవు. కస్టమర్ గిడ్డంగిలో మెటల్ బాల్ వాల్వ్‌లను ఉత్పత్తి చేసి నిల్వ చేస్తుంది, దీని షెల్ఫ్ జీవితం సంవత్సరాలలో లెక్కించబడుతుంది, అటువంటి తేదీ వ్యత్యాసాన్ని నిర్లక్ష్యం చేయవచ్చు. అటువంటి ప్రాసెసింగ్ ప్రస్తుతం ఉత్పత్తి మరియు ఆపరేటర్లలో క్రమపద్ధతిలో ఉపయోగించబడుతుందని గమనించండి WMS పార్టీ క్లస్టరింగ్ యొక్క మంచి నాణ్యతను నిర్ధారించండి.
ముగింపులు మరియు కొనసాగింపు
అటువంటి ఆచరణాత్మక సమస్యను పరిష్కరించడం ద్వారా మేము పొందిన ప్రధాన అనుభవం ఉదాహరణ: గణితాన్ని ఉపయోగించడం యొక్క ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడం. సమస్యల నివేదిక ప్రసిద్ధ మత్. మోడల్ ప్రసిద్ధ అల్గోరిథం సమస్య యొక్క ప్రత్యేకతలను పరిగణనలోకి తీసుకునే అల్గోరిథం. వివిక్త ఆప్టిమైజేషన్ 300 సంవత్సరాలకు పైగా ఉంది మరియు ఈ సమయంలో ప్రజలు చాలా సమస్యలను పరిగణలోకి తీసుకోగలిగారు మరియు వాటిని పరిష్కరించడంలో చాలా అనుభవాన్ని సేకరించారు. అన్నింటిలో మొదటిది, ఈ అనుభవానికి తిరగడం మరింత మంచిది, ఆపై మాత్రమే మీ చక్రాన్ని తిరిగి ఆవిష్కరించడం ప్రారంభించండి.
తదుపరి కథనంలో మేము ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌ల గురించి కథనాన్ని కొనసాగిస్తాము మరియు అత్యంత ఆసక్తికరమైన మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన వాటిని పరిశీలిస్తాము: సెల్ అవశేషాల యొక్క సరైన “కంప్రెషన్” కోసం ఒక అల్గోరిథం, ఇది బ్యాచ్ క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్ నుండి స్వీకరించబడిన డేటాను ఇన్‌పుట్‌గా ఉపయోగిస్తుంది.
కథనాన్ని సిద్ధం చేసింది
రోమన్ షాంగిన్, ప్రాజెక్ట్స్ డిపార్ట్‌మెంట్ ప్రోగ్రామర్,
మొదటి BIT కంపెనీ, చెల్యాబిన్స్క్
మూలం: www.habr.com