Автор разработки — Павел Борисовский, старший научный сотрудник филиала Института математики Сибирского отделения РАН в Омске. Для проверки алгоритма использовали задачи реального предприятия, которое за месяц производит свыше 100 видов продукции. По быстродействию и точности новая система опередила промышленную программу Gurobi и другие инструменты, включая cuOpt компании NVIDIA.

Алгоритм относится к эволюционным. Сначала система генерирует случайные варианты расписания и сравнивает их по нескольким показателям. Затем выбирает наиболее удачные и изменяет их — переставляет операции либо увеличивает или уменьшает число установок, задействованных в работе.

Такие циклы повторяются тысячи раз, постепенно улучшая результат. Графический процессор выполняет много математических операций одновременно, благодаря чему поиск расписания занимает сравнительно немного времени.

В опытах разработка справлялась с планированием в несколько раз быстрее существующих решений, использующих генетические алгоритмы и метод ветвей и границ на центральных процессорах. Применение более мощных графических процессоров позволит еще заметнее сократить время расчетов.

На крупных химических предприятиях десятки установок могут работать с сотнями веществ. Точное планирование помогает не допускать простоев оборудования и реактивов. При этом прежним инструментам нередко нужны часы и даже дни, чтобы подобрать хотя бы приемлемое, а не оптимальное расписание, что затрудняет их применение.

Источник: ТАСС