Автор решения — старший научный сотрудник филиала Института математики Сибирского отделения РАН в Омске Павел Борисовский. На испытаниях его алгоритму предложили спланировать работу действующего завода, выпускающего ежемесячно свыше 100 наименований продукции. Со сложными заданиями он справился быстрее и точнее, чем Gurobi и ряд других программ, в числе которых cuOpt от NVIDIA.

В основе разработки лежит эволюционный принцип. Система получает случайный набор графиков, оценивает каждый по нескольким параметрам и отсеивает менее эффективные. Оставшиеся расписания она дорабатывает, переставляя производственные операции или меняя число используемых установок.

Таких повторений происходят тысячи, и расписание постепенно становится лучше. Ускорить поиск позволяет параллельное выполнение большого числа математических операций на графическом процессоре.

В экспериментах новый инструмент сравнили с существующими решениями для центральных процессоров, основанными на генетических подходах и методах ветвей и границ. Применение более производительных графических процессоров даст дополнительное ускорение и повысит привлекательность разработки для использования на практике.

Алгоритм предназначен для крупных химических предприятий. Там могут использоваться сотни веществ и десятки установок, а точный график помогает избежать простоев оборудования и реактивов. Между тем привычные методы нередко расходуют несколько часов или даже дней, подбирая не лучшее, а лишь приемлемое расписание, что делает их менее удобными.

Источник: ТАСС