বাস্তব জীবনে এনপি সম্পূর্ণ বা এনপি হার্ড সমস্যাগুলি

Question

কারও কাছে কি এমন বাস্তব জীবনের উদাহরণ রয়েছে যেখানে তারা নিয়মিত এনপি সম্পূর্ণ বা এনপি হার্ড সমস্যাগুলি (হিউরিস্টিক্স দ্বারা, বা একটি সাবপটিমাল সলিউশন তাড়া করে বা যা কিছু হোক না কেন) সমাধান করেন? আমি জানি তারা শিডিউলিং, পরিকল্পনা, ভিএলএসআই ডিজাইন ইত্যাদিতে ঘটে থাকে, তবে আমি আজ বড় প্রোগ্রামগুলিতে প্রোগ্রামার বা ইঞ্জিনিয়ারদের নিযুক্ত যে নিয়মিত এটি করে সেগুলি সম্পর্কে ধারণা পাওয়ার চেষ্টা করছি। যদি কেউ দক্ষতা বা একটি লাইব্রেরি বিকাশ করতে হয়, বললে, সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশন যেখানে কোনও প্রোগ্রামিং কাজের অংশ হিসাবে এটি ব্যবহার করতে পারে?

কোন ব্যক্তিগত অ্যাকাউন্ট?

Comments

"নিয়মিত" বলতে আপনার অর্থ কী

— কনরাড ফ্রিক্স

@ কনরাড, ভাল, আমি এটির একটি বিষয়গত ধারণা অনুমান করি। আমি বলতে পারি 5-10% এরও বেশি প্রচেষ্টা এনপি-সম্পূর্ণ বা এনপি-হার্ড সমস্যা সমাধানে মনোনিবেশ করা হয়েছে।

— হাইব্যান্ডউইথথ

আমি বিশ্বাস করি যে গেমগুলিতে এআই প্রোগ্রামিংয়ের এনপি-সম্পূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

— মাইকেল কে

সেখানে প্রচুর এনপি-হার্ড সমস্যা রয়েছে (সীমাবদ্ধকরণ এবং সীমাবদ্ধ সংস্থানগুলি নিয়ে পরিকল্পনা সাধারণত এনপি-হার্ড হয়)। যাইহোক, সংযুক্তি অপ্টিমাইজেশন হ'ল ভুল উপায়। 100 জেনারেট করতে সক্ষম হচ্ছে! যত দ্রুত সম্ভব সংমিশ্রণগুলি ডোমেন-নির্দিষ্ট হুরিস্টিক প্রয়োগ করতে সক্ষম হওয়ার চেয়ে অনেক কম দরকারী।

— ডেভিড থর্নলি

@ ডেভিড, আমি সংযুক্তি অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে সংমিশ্রণগুলি তৈরি করার অর্থ চাইনি। আমি এক শ্রেণীর সমস্যার কথা উল্লেখ করছিলাম, যেমন কে-স্যাট বা ট্র্যাভেলিং সেলসম্যান সমস্যা ইত্যাদি

— হাইব্যান্ডউইথথ

Answer 1

আমি ভাবতে পারি এমন কয়েকটি বিষয় (এর বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আমি কম বেশি জড়িত আছি):

• ভাষা এবং সংকলকগুলির বিকাশের পরিবেশ। যেমন প্রশ্নগুলি: এই ব্যাকরণটি কি দ্বিধাগ্রস্ত ভাষা তৈরি করে? (এই সমস্যাটি আসলে অনস্বীকার্য!)
• তথ্য পুনরুদ্ধার. আংশিক হারানো ডেটা প্যাকেটের পুনরায় ব্যবহার বা খণ্ডিত ফাইল পুনরুদ্ধার। (কল্পনা জটিলতা)
• সফ্টওয়্যার সুরক্ষা। কিছু পর্যবেক্ষণ আচরণ এর জন্য দায়ী করা যেতে পারে কিনা তা নির্ধারণের জন্য সফটওয়্যারটির একটি অংশের মাধ্যমে সমস্ত সম্ভাব্য নির্বাহের পাথের মূল্যায়ন। (বিলম্ব সমস্যা?)
• লজিস্টিক। প্যাকেটের উপর ভিত্তি করে পরিবহণের ব্যবহারের জন্য অনুকূলকরণ, তাদের আকার এবং তাদের কোথায় যেতে হবে। (কমপক্ষে ঘৃণ্য)

সংক্ষিপ্ততম রুট সন্ধান, নার্সের সময় নির্ধারণ ইত্যাদির মতো প্রচুর স্ট্যান্ডার্ড উদাহরণ রয়েছে তবে আপনি যদি সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশনের মধ্যে থাকেন তবে আপনি সেগুলি সম্পর্কে সমস্ত জানেন know

Comments

তাহলে কি লজিস্টিক সংস্থাগুলি নিযুক্ত প্রোগ্রামাররা রয়েছে যা এই অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য উত্সর্গীকৃত হয়, বা এই অপারেশনগুলির বেশিরভাগটি সাধারণত একবার সমাধান করা হয় এবং বেশিরভাগ সংস্থার জন্য কেবল পুনরাবৃত্তি করা হয়? বেশ কয়েকটি উদাহরণের জন্য +1। আপনি / আপনি কি এর সাথে যুক্ত হয়েছেন?

— হাইব্যান্ডউইথথ

প্রথম দুটি জন্য আমি সরঞ্জামগুলি লিখেছি, তৃতীয়টি সহকর্মীরা কাজ করছেন। আমি প্রত্যাশা করব যে বড় লজিস্টিক সংস্থাগুলি সক্রিয়ভাবে এই অঞ্চলে গবেষণা করে যেহেতু তারা যদি নতুন কোনও অ্যালগরিদমের মাধ্যমে কয়েক শতাংশ অতিরিক্ত পারফরম্যান্স অর্জন করে তবে এটি কয়েক মিলিয়ন ডলার সাশ্রয় করতে পারে :)

— ডেকার্ড

আমি ভ্রমণের বিক্রয়কর্মী ভূমিকার জন্য সাক্ষাত্কার নিয়েছি। বড় অভিভাবক সংস্থাটির পিএইচডি ভর্তি একটি কক্ষ ছিল তাদের রাউটিংয়ে শতাংশের দশমিক দশ ভাগ উন্নয়নের প্রত্যাশায় দূরে চলে গেল। যা তাদের জন্য কয়েক মিলিয়ন ডলার মূল্য হবে ... প্রতিদিন। সুতরাং সেই জায়গাগুলির অস্তিত্ব আছে। রাউটিং স্টাফ এবং সময়সূচী হ'ল দুটি বড় বিষয় - কল্পনা করুন আপনার 1000 জন লোক এবং একটি কারখানা রয়েছে যা দুটি বা তিন শিফট চালায়। এখন এই 200 টি নিয়ম এবং প্রত্যেকের পছন্দগুলি মাথায় রেখে সবাইকে পরবর্তী মাসের জন্য সময় নির্ধারণ করুন ...

Answer 2

আমি স্পর্শ প্যানেল উত্পাদন সমস্যার মতো ভ্রমণ ভ্রমণকারীকে সমাধান করতে সময় সীমাবদ্ধ সিমুলেটেড অ্যানিলিং ব্যবহার করেছি। আমরা প্রতিটি প্যানেলের লেজার এচিংয়ের চক্র সময় থেকে শেভ করতে পারি প্রতি মিলিসেকেন্ড, মেশিনের মধ্য দিয়ে আউটপুট, ব্যবহার এবং লাভজনকতা বৃদ্ধি করবে, তাই আমি স্ক্রিবিং পাথগুলির মধ্যে ডেড টাইম (স্ক্রিবিবিহীন পাথ) হ্রাস করার জন্য অনেক চেষ্টা করেছি put স্পষ্টতই অপ্টিমাইজ করা যায়নি)।

সমস্যাটির এনপি কঠোরতাটি পেতে আমি একটি সময়সীমাযুক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছি, কারণ আমরা এই ঝুঁকিটি বহন করতে পারি না যে অপটিমাইজেশন গণনাটি আরও সর্বোত্তম পথের দ্বারা সাশ্রয় করা সময়ের চেয়ে বেশি সময় নিতে পারে। যন্ত্রটি যখন লোডিং অবস্থান থেকে প্যানেলটি এমন অবস্থানে নিয়ে যাচ্ছিল যেখানে লেজারের মাথাটি নিকটতম কোণে ছিল তখন আমার কিছু সিমুলেশন চালানোর সময় ছিল। অ্যালগরিদমটি প্রায় কয়েক'শ মিলি সেকেন্ডের মধ্যে গিয়ে পৌঁছানোর পথে কখনও পৌঁছায়নি, তবে আমরা সর্বদা যে সরল, অ অভিযোজিত মডেলগুলির আগে সর্বদা ব্যবহার করেছি (যেমন সর্পিল বা সর্প পথ) ব্যবহার করেছি তার চেয়ে ভালতর লেখক পথ ফিরে পেয়েছিল।

Comments

চমৎকার. তবে আমি ভেবেছিলাম প্রতিটি প্যানেলে একই প্যাটার্ন থাকবে এবং আপনি প্রতিটি উইজেটের জন্য বারবার না হয়ে কেবল সমস্যাটি সমাধান করবেন। কেন আপনি প্রতিবার এটি সমাধান করতে হয়েছিল?

— হাইব্যান্ডউইথথ

প্রতিটি প্যানেলের জন্য আদর্শ প্যাটার্ন একই ছিল, তবে প্যানেলের যান্ত্রিক প্রান্তিককরণ, প্রক্রিয়াতে পূর্ববর্তী স্তরগুলির অবস্থান এবং লেজার স্ক্রাইবিং মাথার টাইল্ড প্রকৃতির অর্থ প্রতিটি প্যানেলের জন্য উপ-নিদর্শনগুলির একটি গতিশীল সেট গণনা করতে হয়েছিল that স্বতন্ত্রভাবে এবং তারপরে অপ্টিমাইজড। এটি কাজ করা একটি আকর্ষণীয় সমস্যা ছিল, বিশেষত সময়ের সীমাবদ্ধতার কারণে।

— মার্ক বুথ

Answer 3

আমি একাধিক স্থানীয় ডিএনএ সিকোয়েন্স সারিবদ্ধকরণের বায়োইনফরম্যাটিক্স সমস্যায় (এখনই বাস্তবে) কাজ করছি। এর মুল বক্তব্যটি হ'ল যদি কিছু সাধারণ সম্পত্তি (একই রকমের এক্সপ্রেশন প্রোফাইল বা একই চিপ-চিপ পরীক্ষায় একই ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টর বন্ডিং) সহ জিনগুলি থেকে অনেকগুলি ক্রম কিছুটা দৃ strongly়ভাবে সারিবদ্ধ হয়, তবে আপনি সম্ভবত তাদের সাধারণ কারণ খুঁজে পেয়েছেন সম্পত্তি। তারপরে আবারও, আমি সমস্যার পরিসংখ্যানগত দিকগুলিতে আরও আগ্রহী। যদিও এটি এনপি-হার্ড, আপনি অনুশীলনে হিউরিস্টিক্স ব্যবহার করে খুব বেশি হারাবেন না। সমস্যার আকর্ষণীয় অংশ, আইএমএইচও, শব্দ রেশিও ইস্যুর সংকেত।

Comments

আপনি কি ক্লাসিকাল কম্বিনেটর / এআই পন্থাগুলি বা পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করছেন? একরকমভাবে, সমস্ত আধুনিক এনপিএল, ক্লাস্টারিং, মেশিন লার্নিং এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যার সাথে মোকাবিলা করে তবে সাধারণত একটি পরিসংখ্যানগত দৃষ্টিকোণ থেকে আক্রমণ করা হয়। তবুও এটি আকর্ষণীয় এবং প্রাসঙ্গিক। এটি কি একাডেমিয়া বা শিল্পে?

— হাইব্যান্ডউইথথ

@ হাইব্যান্ডউইথ: আমার পদ্ধতি পরিসংখ্যানগত। আমি একাডেমিতে আছি আমি যে গবেষণার কাজটি করছি তার পুরো বিষয়টি হ'ল আপনি যদি পরিসংখ্যানগত সমস্যাগুলি উপেক্ষা করেন এবং সংযুক্ত সমস্যাটির দিকে মনোনিবেশ করেন তবে খারাপ জিনিসগুলি ঘটবে।

— dsimcha

Answer 4

আমি সত্যিই জানি না, এনপি সম্পূর্ণ / শক্ত অর্থ কী, তবে আমি মনে করি, সরবরাহ অটোপ্ল্যানিং এক ধরণের।

আপনার কাছে 100 টি প্রোডাক্ট এসকিউ'র জন্য 90 দিনের ফরওয়ার্ডের চাহিদা রয়েছে: বিয়ার! 100 টি পণ্য এসকিউ থেকে আসে:

• 10-15 ধরণের লেভেল -1 বেস কাঁচা ব্রিড স্টাফ রয়েছে, সেগুলি থাসডেন্ড লিটার বড় ক্যানগুলিতে তৈরি করা হয়, এবং এতে একদিন লাগে;
• মেশানোর পরে, কিছু উপকরণ অবশ্যই যুক্ত করা উচিত (খামির?), এবং এটি অবশ্যই 10-15 দিনের জন্য বিশ্রাম করা উচিত, তারপরে আপনি 15-20 ধরণের স্তর -2 স্টাফ পেয়েছেন;
• অবশেষে, এটি প্রস্তুত হয়ে গেলে, কিছু উপকরণ যুক্ত করা উচিত, এটি স্তর -3 স্টাফ, যা পানীয়যোগ্য বিয়ার বলে, সেখানে সিসি রয়েছে। 30 ধরণের বিয়ার;
• বিয়ারটি 3 ডিএল, 5 ডিএল হিসাবে বোতলজাত করা যায়, কখনও কখনও এটি বিশেষ নেকলেসিগং পায় (স্তর 4), তারপরে এটি 5x4 বাক্স, 6-প্যাক (স্তর 5) হিসাবে প্যাক করা যায়।

প্রতিটি অপারেশনের জন্য মেশিনের "লাইন" রয়েছে: মেশানো থেকে প্যাকেজিং পর্যন্ত to মেশিনগুলি আরও অপারেশন করতে পারে, বলুন, কিছু প্যাকিং মেশিনগুলি 6-প্যাক এবং 3-প্যাক তৈরি করতে পারে তবে অন্যরা কেবল 6-প্যাক করতে পারে। সীমাবদ্ধতা রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ গতি, বা বড় পাতানো কেটলি মাতাল মিনিটের জন্য। 6000, সর্বোচ্চ, 8000 l বিয়ার, (তবে বিয়ারের প্রকারটি যদি হালকা হয় তবে সর্বনিম্ন 5000 ল এবং সর্বনিম্ন 7000 l)। এবং তাই প্রতিটি স্তরে।

কাজটি: যেমনটি আমি উল্লেখ করেছি, 100 ধরণের স্তর -5 (বোতলজাত, প্যাকেজজাত স্টাফ) এর জন্য একটি চাহিদা পরিকল্পনা রয়েছে। সমস্ত 5 স্তরের, সমস্ত মেশিনের জন্য একটি অনুকূল উত্পাদনকারী পরিকল্পনা তৈরি করুন । মেশিনের স্যুইচগুলি ছোট করুন (যেমন বোতলজাত .5, .5, .5, .3, .3, .3 .3, .5, .3, .5, .3, .5 এর চেয়ে ভাল, সেখানে কম সুইথ রয়েছে, বোতলজাতকরণ মেশিনের জন্য কম ডেড সময়)। গ্রাহক দ্বারা অগ্রাধিকার দিন: কিছু গ্রাহককে মেয়াদ শেষ হওয়ার 50% এরও বেশি সময় ব্যয় করে বিয়ারটি সরবরাহ করতে হবে। ইত্যাদি ইত্যাদি

বাধা আবিষ্কার করুন (এএইচ), এই পয়েন্টগুলিতে অস্তিত্বহীন মেশিন যুক্ত করে বিকল্প পরিকল্পনা করুন , তারপরে একটি নতুন মেশিন কেনার পরামর্শ দেওয়ার জন্য সেরা ভার্চুয়াল দৃশ্যটি ব্যবহার করা যেতে পারে।

এটি কি যথেষ্ট কঠিন, বা আমি কি আপনাকে বলি যে একটি টেক্সটাইল কারখানা কীভাবে কাজ করে?

(ব্যক্তিগত মন্তব্য: ওয়েব, ব্যাংক এবং লজিস্টিকগুলি চ্যালেঞ্জপূর্ণ ক্ষেত্র, তবে তারা উত্পাদন তৈরীর সমস্যার তুলনায় শিশু খেলনা))

দাবি অস্বীকার: সুরক্ষা কারণে সংখ্যাগুলি বিকৃত হয়, প্রস্থের ক্রমটি আসল।

Comments

আপনি কি আপনার নিয়োগকর্তার জন্য এই জাতীয় জিনিসগুলি সমাধান করার মতো কোনও বা কোনও সরঞ্জামে কাজ করছেন?

— হাইব্যান্ডউইথথ

ওয়েল, উত্পাদন লজিস্টিক রিট বড়। এই ক্ষেত্রে অর্থের চেয়ে অবশ্যই শক্ততর। তবে কমপক্ষে এটি নির্ধারিত সমস্যাগুলির সাথে মোকাবিলা করে, এলোমেলো সমীকরণ নয় এবং অপারেশনের আলগাভাবে সংজ্ঞায়িত আদেশগুলি!

— মাইকেল কে

উত্সের সেরা-ফিট সহ যে কোনও ধরণের শিডিয়ুলিং অ্যালগরিদম সম্ভবত ন্যাপস্যাক সমস্যার সমতুল্য , যা এনপি-সম্পূর্ণ।

— স্কট হুইটলক

আমার এক বন্ধু বহু বছর আগে এক্সেল + ভিবিতে একটি ডিপি / এসপি সিস্টেম তৈরি করেছে। এতে অটোপ্ল্যানিং থাকে না, অ্যাপ্লিকেশনটি এক্সেলের পক্ষে খুব চর্বিযুক্ত। সুতরাং, আমরা সবেমাত্র একটি মাইএসকিউএল / পিএইচপি / এজেএক্স-ভিত্তিক সহযোগী প্রসারণযোগ্য (দেখুন: ডেটাফ্লো - ওরফে। ফ্লো-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং - পদ্ধতির) স্প্রেডশিট কাঠামো (আমি) তৈরি করেছি এবং এক্সএলএস-সংস্করণ (বন্ধু) থেকে বিজ লজিক গ্রহণ করেছি । আমরা স্বতঃ-পরিকল্পনাও প্রয়োগ করেছি (বন্ধু)। এটি একটি স্প্রেডশিট লিখতে একটি ক্রেজি ধারণা ছিল, কিন্তু এটি কার্যকর। সেরা অংশ: এক্সএলএস-> এসকিউএল সুইচ কিছুটা দুর্দান্ত! যেকোন সরঞ্জাম / প্ল্যাটফর্ম (পিএইচপি, জাভা, আমরা যা চাই) ব্যবহার করে আমরা ডেটা (যেমন অটোপ্ল্যান) দিয়ে কিছু করতে পারি।

— ern0

@ ern0, দ্বারা NP-সম্পূর্ণ / এন পি-হার্ড মূলত কিভাবে কয়েক শর্ট-কাট আপনি এমনকি করতে পারেন বোঝায় অনুমান সব সম্ভাবনা একের পর এক চেষ্টা পরিবর্তে নিতে পারবেন না। থিওরিটিশিয়ানরা শর্ট-কাটগুলি বের করে নেওয়ার জন্য প্রচুর প্রচেষ্টা ব্যয় করেন যেমন উদাহরণস্বরূপ যে আমরা যদি জানতে পারি যে এসিবিটি সরাসরি এসির চেয়ে দীর্ঘতর হয় তবে আমরা এটি দ্রুততর করতে পারি এবং সর্বোত্তম মানের 50% এর মধ্যে প্রমাণ করতে পারি । ইত্যাদি