Шампур Логистик: Как упаковать флот и не сойти с ума от 70 000 контейнеров

[Edwward]

Скажите, чем Ваше решение лучше существующих? И логистику самого терминала ( как стоят контейнеры в порту) , Вы учитывали?

[Andrey_mazo]

Спасибо за отличный вопрос! Вы затронули важную тему разделения процессов. Позвольте уточнить, как это работает в нашей логике: 

1. Про уникальность и вычислительную сложность.Масштаб задачи в 6000+ контейнеров с учетом 6 параметров — это не просто «сортировка», это вариация NP-трудных задач (TSP или Subset Sum). Человеческой жизни не хватит, чтобы перебрать эти комбинации вручную. Мы внедрили метод, который, подобно QuickSort, «обуздал» этот хаос, выдавая физически выполнимый план (ECP) за 30–40 секунд. 

2. Ограничения порта vs Ограничения груза.Тут важно разделить: 

• Портовые операции (швартовка, работа кранов, логистика терминала) — это внешние факторы. Для алгоритма это просто временные константы, они не влияют на скорость расчёта или сложность поиска решения.

• Параметры самого груза (LIFO на 5 портов, весовая развесовка) — вот что является настоящим вызовом. Именно LIFO (Last In, First Out) — это то «сито», которое резко снижает и КПД использования пространства, и скорость вычислений. Найти решение, где тяжелое не стоит на легком, а груз для Москвы не заблокирован грузом для Шэньчжэня — вот где наше математическое ядро показывает свою истинную мощь. 

3. От теории к практике (ECP).Благодаря вашему интересу, я дополнил статью разделом про Estimated Cargo Plan. Теперь там есть: 

• Технологический бенчмарк: Сравнение нашего «генеративного» подхода с классикой (Navis, MACS3).

• JSON-спецификация: Пример реальных данных с координатами до миллиметра. Мы даем грузовым офицерам и терминалам не «маркетинговую картинку», а выполнимый план, который учитывает реальную физику и портовую последовательность. 

Буду рад вашему фидбэку по обновленным разделам. Еще раз спасибо, что помогли сделать статью глубже!

[Edwward]

Спасибо, теперь понятней). Сейчас перед Вами, думаю, стоит не менее трудная задача «достучатся» до потенциальных клиентов. Учитывая весьма ограниченный узко профессиональный рынок, будет нелегко. Удачи Вам!

ПыСы - я бы сменил название на англоязычное «skewer» и далее.. Русский вариант для большинства сразу запускает иной контекст, чем Вы подразумевали. «Шампуры, шашлыки, баня, итп»))).

[Andrey_mazo]

Спасибо за поддержку и дельный совет по неймингу!

Согласен, название должно соответствовать амбициям проекта. Англоязычный вариант (возможно, тот же Skewer или SpaceAxis) определенно добавит веса при выходе на международный технологический рынок.

Что касается «узкой применимости» — тут я бы поспорил. Задача упаковки в трюмы — это лишь наглядный кейс (Proof of Concept). На самом деле мой алгоритм — это универсальное ядро для работы со сложной топологией и плотностью заполнения. Его архитектура позволяет решать задачи в самых разных «хайтек» областях:

• Микроэлектроника и оптика: Оптимизация расположения элементов на подложках и расчет траекторий при изготовлении сложных линз и заготовок.

• Беспилотная авиация: Динамическое планирование безопасных коридоров и обход препятствий для роя дронов в реальном времени.

• Медтех: Высокоточное планирование операций и моделирование движений медицинских манипуляторов в стесненном пространстве (внутри тела).

• САПР и Инженерия: То, о чем я упоминал в первой статье применительно к гигантам вроде Siemens или Autodesk — автоматическая компоновка узлов и агрегатов в ограниченных корпусах.

  Так что упаковка контейнеров — это просто «дверь» в огромный мир оптимизации пространства. И запуск API — мой следующий шаг, чтобы доказать это на практике. Еще раз спасибо за фидбек!

[MEGA_Nexus]

«Шампур Логистик»

Расскажите, как появилось название вашей компании?

[Andrey_mazo]

Название родилось из самой механики алгоритма. Суть метода — в пронизывании пространства и его разрезании.

Нам показалось, это идеальная метафора: мы не перебираем варианты, а буквально прошиваем пространство насквозь. Это позволяет мгновенно „разрезать“ комбинаторный хаос и выдать результат там, где классические методы буксуют годами.

„Шампур“ — это простая физика процесса, воплощенная в коде

[Andrey_mazo]

в дополнение про метод. Если спроецировать его на решении задачи СабСетСумм. 2,3,5 сколько раз встречается сумма 5, ну наверное 2. Если взять рендомные 10000 чисел и цель 500 000, то математики пассанут, но не Шампур. Шампур предложит в течение секунды решение, например "8 раз встретится 500 055, больше искать не буду". Такой наш Шампур неидеальный, но вполне работоспособный.