Автор разработки — старший научный сотрудник филиала Института математики Сибирского отделения РАН в Омске Павел Борисовский. Проверку провели на задаче реального предприятия, ежемесячный ассортимент которого превышает 100 видов продукции. В сложных расчетах новый алгоритм оказался точнее и быстрее промышленной программы Gurobi и других инструментов, включая cuOpt от NVIDIA.

Борисовский построил решение на эволюционном принципе. Программа начинает со случайно сформированных расписаний и сопоставляет их эффективность по нескольким показателям. Затем она берет наиболее удачные варианты и изменяет их — например, переставляет операции или увеличивает либо уменьшает число задействованных установок.

После тысяч таких повторений качество расписания постепенно растет. При этом графический процессор позволяет одновременно проводить множество математических вычислений, сокращая затраты времени на подбор графика.

Эксперименты подтвердили многократный выигрыш в скорости относительно существующих решений с генетическими подходами и методами ветвей и границ. Если использовать более мощные графические процессоры, преимущество увеличится. Это повысит привлекательность алгоритма для практического применения.

Разработка предназначена для больших химзаводов, где могут находиться десятки установок и использоваться сотни химических веществ. Планирование должно предотвращать простои оборудования и реактивов. Однако привычные инструменты зачастую тратят часы и даже дни на вычисления, причем результатом становится не оптимальный график, а лишь приемлемый. Такая длительность расчетов затрудняет применение этих методов.

Источник: ТАСС