실제 생활에서 NP 완료 또는 NP 어려운 문제

누구든지 업무에서 NP 완료 또는 NP 어려운 문제 (휴리스틱 또는 차선책을 찾는 등)를 정기적으로 해결하는 실제 사례가 있습니까? 예약, 계획, VLSI 설계 등에서 발생한다는 것을 알고 있지만 오늘날 정기적으로 수행하는 프로그래머 또는 엔지니어를 고용하는 주요 산업에 대한 아이디어를 얻으려고합니다. 예를 들어, 전문 지식이나 라이브러리를 개발해야한다면, 프로그래밍 최적화의 일부로이를 사용할 수있는 조합 최적화는 무엇입니까?

개인 계정이 있습니까?

내가 생각할 수있는 것 중 일부 (대부분 내가 관련된 것들) :

• 언어 및 컴파일러를위한 개발 환경. 다음과 같은 질문 :이 문법은 모호한 언어를 생성합니까? (이 문제는 실제로 결정할 수 없습니다!)
• 자료 복구. 부분적으로 손실 된 데이터 패킷을 재 조립하거나 조각난 파일을 복구합니다. (공장 복잡성)
• 소프트웨어 보안. 관찰 된 동작이 그 원인 일 수 있는지 여부를 판단하기 위해 소프트웨어를 통해 가능한 모든 실행 경로를 평가합니다. (멈춤 문제?)
• 물류 센터. 전송 패킷, 크기 및 이동 위치를 기반으로 전송 사용 최적화 (최소 지수)

최단 경로 찾기, 간호사 일정 예약 등과 같은 많은 표준 예가 있지만 조합 최적화에 관심이 있다면 다음에 대해 모두 알고 있습니다.)

터치 패널 제조 문제와 같은 여행 세일즈맨을 해결하기 위해 시간 제약 시뮬레이션 어닐링을 사용했습니다. 각 패널의 레이저 에칭 사이클 시간에서 밀리 초마다 면도를하면 장비의 처리량, 활용도 및 수익성이 증가하므로 스 크라이 빙 경로 사이의 데드 타임 (비 스크라이브 링 경로)을 최소화하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 분명히 최적화 할 수 없었습니다).

최적화 계산이 더 최적의 경로에 의해 절약되는 시간보다 오래 걸릴 수있는 위험을 감수 할 수 없었기 때문에 시간 제한 알고리즘을 사용하여 문제의 NP 경도를 극복했습니다. 기계가 패널을 적재 위치에서 레이저 헤드가 가장 가까운 코너로 이동하는 동안 시뮬레이션을 실행할 시간이있었습니다. 이 알고리즘은 거의 수백 밀리 초 내에 완료되지 않았지만, 항상 이전에 사용했던 단순하고 적응성이없는 모델 (나선 또는 뱀 경로)보다 더 나은 스크라이브 경로를 반환했습니다.

여러 로컬 DNA 서열 정렬의 생물 정보학 문제에 대해 (현재 실제로) 작업하고 있습니다. 이것의 요점은 어떤 공통 속성 (ChIP-chip 실험에서 비슷한 발현 프로파일 또는 동일한 전사 인자 결합)을 가진 유전자의 많은 서열이 어느 시점에서 강하게 정렬되면, 아마도 그 공통된 이유를 발견했을 것입니다 특성. 그런 다음 다시 문제의 통계적 측면에 더 관심이 있습니다. NP-hard이지만 실제로 휴리스틱을 사용하여 많은 것을 잃지 않습니다. 문제의 흥미로운 부분 인 IMHO는 신호대 잡음비 문제입니다.

NP 완전 / 하드가 무엇을 의미하는지는 잘 모르겠지만 공급 자동 계획 은 일종의 문제 라고 생각 합니다.

100 개의 제품 SKU : 맥주에 대해 90 일 전달 수요 계획이 있습니다. 100 개의 제품 SKU는 다음에서 제공됩니다.

• 10-15 종류의 기본 1 차 양조 재료가 있으며, 1 천 리터 큰 캔으로 양조되며 하루가 걸립니다.
• 양조 후 일부 재료를 추가해야하며 (누설?) 10-15 일 동안 휴식을 취하면 15-20 종류의 레벨 2 재료가 있습니다.
• 마지막으로 준비가되면 일부 재료를 추가해야합니다. 음료수 맥주라고하는 3 단계 재료입니다. cc가 있습니다. 30 종류의 맥주;
• 맥주는 3 dl, 5 dl로 병에 담을 수 있으며 때로는 특별한 necklacigng (레벨 4)를 얻은 다음 5x4 상자, 6 팩 (레벨 5)으로 포장 할 수 있습니다.

양조에서 포장에 이르기까지 각 작업마다 기계 "라인"이 있습니다. 기계는 더 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 일부 포장 기계는 6 팩 및 3 팩을 만들 수 있지만 다른 기계는 6 팩만 할 수 있습니다. 속도와 같은 제약이 있거나 큰 양조 주전자가 양조를위한 것입니다. 6000, 최대, 8000 l의 맥주 (단, 맥주 종류가 가벼운 경우 최소값은 5000 l이고 최대 값은 7000 l입니다). 그리고 모든 수준에서.

과제 : 내가 언급했듯이 100 종류의 레벨 5 (병에 든 포장 된 물건)에 대한 수요 계획이 있습니다. 5 단계의 모든 기계에 대해 최적의 제조 계획을 세우 십시오 . 기계 스위치를 최소화하십시오 (예 : 병입 .5, .5, .5, .3, .3, .3이 .3, .5, .3, .5, .3, .5보다 낫습니다. 병입 기계의 데드 타임 감소). 고객 별 우선 순위 : 일부 고객은 만료 시간의 50 % 이상 만 맥주를 운송해야합니다. 등

병목 현상 (eh)을 발견하고 존재하지 않는 머신을이 지점에 추가하여 대체 계획을 세우면 최상의 가상 시나리오를 사용하여 새 머신을 구입할 것을 제안 할 수 있습니다.

충분히 어렵습니까, 아니면 섬유 공장 이 어떻게 작동 하는지 말해 주어야 합니까?

(개인적인 언급 : 웹, 은행 및 물류는 까다로운 분야이지만 제조 문제와 비교할 때 아기 장난감입니다.)

면책 조항 : 보안상의 이유로 숫자가 왜곡됩니다.