Искусство создания эффективных математических моделей

За любой математической моделью стоит субъект-создатель, который имеет свое видение моделируемых процессов, свою креативность и виртуозность владения мат. аппаратом. Эти и другие источники субьективности формируют определенный почерк автора-разработчика. Но все ли модели хороши? Выпущено множество книг-рекомендаций про то, как писать "хороший" программный код: "Чистый код", "Совершенный код", "Программист-прагматик", "Чистая архитектура" и др. Такого рода литература задает некоторый стандарт качества и очертания "идеала". Аналогичный свод рекомендаций существует и для разработчиков оптимизационных мат. моделей. В статье на примере задач целочисленного линейного программирования порассуждаем о хороших моделях. Рассмотрим различные нюансы математического моделирования и их влияние на скорость поиска решения задачи готовыми пакетами - солверами.

https://habr.com/ru/articles/934632/

#математическое_моделирование #прикладная_математика #исследование_операций #математическая_оптимизация #бизнеспроцессы #линейное_программирование #целочисленное_программирование #задача_о_назначениях #производственное_планирования

Разделяй и запускай: делим тестовый стенд между департаментами

Промышленное математическое программирование - тема раскрученная в академической среде для стандартизированных случаев, но детали реальных внедрений раскрываются редко и спустя много лет. В настоящей статье делюсь опытом разработки и внедрения в процессы компании оптимизационного решения на базе математического программирования. Материал расширил исследовательскими элементами и локальным мини benchmark'ом.

https://habr.com/ru/articles/823832/

#математическое_моделирование #программирование_в_ограничениях #целочисленное_программирование #задача_разбиения_множества #математическая_оптимизация #бизнеспроцесс #исследование_операций #прикладная_математика

Планируем путешествие — задача коммивояжера (TSP) для построения оптимального маршрута

С вами Алексей Ложкинс, эксперт по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. Мы разрабатываем цифровые продукты для логистической отрасли, в первую очередь, для ж/д перевозок. В кулуарах московского офиса ПГК мы обсуждаем и нерабочие темы. Топовую строчку в темах неформального общения занимает отпуск. Мы решили рассмотреть задачу планирования отпуска, как задачу оптимизации маршрута по выбранным достопримечательностям. Для этого воспользовались классической постановкой задачи коммивояжера. Моделирование маршрута в виде задачи коммивояжера позволит построить маршрут по всем запланированным локациям без повторений с заданным критерием качества (время, стоимость). Рассмотрим несколько подходов к решению оптимизационной задачи (TSP) с использованием пакета ORTools.

https://habr.com/ru/companies/pgk/articles/778782/

#задача_коммивояжера #ortools #целочисленное_программирование #tsp #линейное_программирование #точное_решение

Коммивояжёр за полином*

Если вам нужно решить задачу коммивояжёра, то нет ничего проще. Нужно просто взять квантовый компьютер с числом кубитов не меньшим числа вершин рассчитываемого графа… Нет под рукой квантового компьютера? Не беда, читайте дальше и узнаете, как можно решать данную задачу на классическом компьютере за полиномиальное время* от числа вершин.

https://habr.com/ru/articles/774754/

#задача_коммивояжера #целочисленное_программирование #tsp #линейное_программирование #точное_решение #opensource