NP hoàn thành hoặc NP khó khăn trong cuộc sống thực

Có ai có ví dụ thực tế khi họ thường xuyên giải quyết các vấn đề NP hoàn chỉnh hoặc NP khó khăn (bằng phương pháp phỏng đoán, hoặc theo đuổi một giải pháp tối ưu hoặc bất cứ điều gì) trong công việc của họ không? Tôi biết chúng xảy ra trong việc lập kế hoạch, lập kế hoạch, thiết kế VLSI, v.v., nhưng tôi đang cố gắng có được ý tưởng về các ngành công nghiệp chính sử dụng các lập trình viên hoặc kỹ sư ngày nay thường xuyên làm việc này. Nếu một người phát triển chuyên môn hoặc thư viện, thì nói, tối ưu hóa tổ hợp, nơi người ta có thể sử dụng nó như một phần của công việc lập trình?

Bất kỳ tài khoản cá nhân?

Một số điều tôi có thể nghĩ ra (hầu hết trong số này tôi đã tham gia ít nhiều):

• Môi trường phát triển cho các ngôn ngữ và trình biên dịch. Những câu hỏi như: ngữ pháp này có tạo ra một ngôn ngữ mơ hồ không? (Vấn đề này thực sự không thể giải quyết được!)
• Phục hồi dữ liệu. Tập hợp lại các gói dữ liệu bị mất một phần hoặc khôi phục các tệp bị phân mảnh. (Yếu tố phức tạp)
• Bảo mật phần mềm. Đánh giá tất cả các đường dẫn thực thi có thể thông qua một phần mềm để xác định xem một số hành vi được quan sát có thể được quy cho nó hay không. (Ngừng vấn đề?)
• Hậu cần. Tối ưu hóa việc sử dụng vận tải dựa trên các gói để vận chuyển, kích thước của chúng và nơi chúng phải đi. (Ít nhất là theo cấp số nhân)

Có rất nhiều ví dụ tiêu chuẩn như tìm ra con đường ngắn nhất, lên lịch cho y tá, v.v. nhưng nếu bạn đang tối ưu hóa tổ hợp, bạn sẽ biết tất cả về những điều đó :)

Tôi đã sử dụng thời gian mô phỏng hạn chế ủ để giải quyết một nhân viên bán hàng du lịch như vấn đề trong sản xuất bảng điều khiển cảm ứng. Mỗi mili giây chúng ta có thể cạo từ thời gian chu kỳ khắc laser của mỗi bảng sẽ làm tăng thông lượng, mức độ sử dụng và do đó lợi nhuận của máy, vì vậy tôi đã nỗ lực rất nhiều để giảm thiểu thời gian chết (đường dẫn không ghi chép) rõ ràng là không thể được tối ưu hóa đi).

Tôi đã sử dụng thuật toán giới hạn thời gian để khắc phục độ cứng NP của vấn đề, vì chúng tôi không thể chấp nhận rủi ro rằng việc tính toán tối ưu hóa có thể mất nhiều thời gian hơn thời gian tiết kiệm bằng con đường tối ưu hơn. Trong khi máy đang di chuyển bảng điều khiển từ vị trí tải sang vị trí mà đầu laser ở góc gần nhất, tôi có thời gian để chạy một số mô phỏng. Thuật toán gần như không bao giờ chạy đến khi hoàn thành trong vài trăm mili giây di chuyển, nhưng hầu như luôn trả về một con đường ghi chép tốt hơn bất kỳ mô hình đơn giản, không thích ứng nào mà chúng ta đã luôn sử dụng trước đây (như đường xoắn ốc hoặc rắn).

Tôi đang làm việc (ngay bây giờ, thực sự) về vấn đề tin sinh học của nhiều liên kết chuỗi DNA cục bộ. Vấn đề ở đây là nếu rất nhiều trình tự từ các gen có một số thuộc tính chung (hồ sơ biểu hiện tương tự hoặc cùng một yếu tố phiên mã liên kết trong một thí nghiệm chip ChIP) sẽ liên kết mạnh mẽ tại một số điểm, thì có lẽ bạn đã tìm thấy lý do cho sự phổ biến của chúng bất động sản. Sau đó, một lần nữa, tôi quan tâm nhiều hơn đến các khía cạnh thống kê của vấn đề. Mặc dù đó là NP-hard, bạn không mất nhiều bằng cách sử dụng phương pháp phỏng đoán trong thực tế. Phần thú vị của vấn đề, IMHO, là vấn đề về tín hiệu tỷ lệ nhiễu.

Tôi thực sự không biết, NP hoàn thành / khó nghĩa là gì, nhưng tôi nghĩ, cung cấp tự động hóa là một loại điều đó.

Bạn có kế hoạch nhu cầu 90 ngày chuyển tiếp cho 100 SKU sản phẩm: bia! SKU 100 sản phẩm đến từ:

• có từ 10 - 15 loại nguyên liệu được ủ thô cấp 1, chúng được ủ trong những lon lớn hàng nghìn lít, và phải mất một ngày;
• sau khi pha, một số nguyên liệu phải được thêm vào (men?), và nó phải được nghỉ trong vòng 10 - 15 ngày, sau đó bạn có được 15-20 loại cấp 2;
• cuối cùng, khi nó sẵn sàng, một số nguyên liệu nên được thêm vào, đó là thứ cấp 3, được gọi là bia có thể uống được, có cc. 30 loại bia;
• bia có thể được đóng chai là 3 dl, 5 dl, đôi khi nó được cổ đặc biệt (cấp 4), sau đó có thể được đóng gói dưới dạng hộp 5x4, 6 gói (cấp 5).

Có "dòng" máy cho mỗi hoạt động: từ sản xuất bia đến đóng gói. Các máy móc có thể thực hiện nhiều hoạt động hơn, giả sử, một số máy đóng gói có thể tạo ra 6 gói và 3 gói, nhưng một số khác chỉ có thể thực hiện 6 gói. Có những hạn chế, ví dụ như tốc độ, hoặc ấm đun nước lớn để pha tối thiểu. 6000, tối đa, 8000 l bia, (nhưng nếu loại bia nhẹ, thì tối thiểu là 5000 l và tối đa là 7000 l). Và như vậy, trên mọi cấp độ.

Nhiệm vụ: như tôi đã đề cập, có một kế hoạch nhu cầu, cho 100 loại cấp 5 (các loại đóng chai, đóng gói). Lập một kế hoạch sản xuất tối ưu cho tất cả 5 cấp độ, tất cả các máy. Giảm thiểu các công tắc máy (ví dụ: đóng chai .5, .5, .5, .3, .3, .3 tốt hơn .3, .5, .3, .5, .3, .5, có ít swithc hơn, ít thời gian chết hơn cho máy đóng chai). Ưu tiên của khách hàng: một số khách hàng yêu cầu chỉ giao bia với hơn 50% thời gian hết hạn. Vân vân.

Khám phá các nút thắt cổ chai (eh), lập kế hoạch thay thế bằng cách thêm các máy không tồn tại vào các điểm này, sau đó kịch bản ảo tốt nhất có thể được sử dụng để đề xuất mua máy mới.

Nó có đủ khó không, hay tôi nên nói cho bạn biết một nhà máy dệt hoạt động như thế nào?

(Nhận xét cá nhân: web, ngân hàng và hậu cần là những lĩnh vực đầy thách thức, nhưng chúng là đồ chơi trẻ em so với các vấn đề sản xuất.)

Disclaimer: số bị bóp méo vì lý do bảo mật, thứ tự độ lớn là có thật.