Габариты и LIFO: С разбросом размеров от 0.1 до 3 кубов алгоритм справляется штатно. Порядок выгрузки (LIFO) у нас уже заложен в логику — это базовое требование для многоточечной логистики, без которого оптимизация не имеет смысла.
Вес и хрупкость: Учет веса сейчас работает по принципу устойчивости (тяжелое вниз). Хрупкость и запрет на штабелирование — это просто дополнительные параметры объектов, которые алгоритм учитывает при проверке возможности размещения «слой на слой».
Развесовка по осям: Вы правы, для фур это критично. В текущей версии мы фокусировались на плотности заполнения и очередности, но математическая модель позволяет добавить расчет центра масс и нагрузки на оси. Это вопрос калибровки под конкретные ТЗ и типы подвижного состава. Как говорится, был бы заказчик, а дополнительные условия в модель мы интегрируем.
Кстати, на ваш взгляд, какие параметры, помимо развесовки и хрупкости, стоит внедрить в приоритете, чтобы алгоритм стал максимально «боевым» для реальных условий?
Мне кажется, мы ходим по кругу. Как я уже говорил в ответе на ваш первый комментарий — топологическая связность в "Генплане" первична.
Попробую объяснить на пальцах: "Мертвая петля" или "Твистер" страшны только для слепого геометрического алгоритма, который ищет просто ближайшую точку. У нас же:
Если две ветки графа пересекаются или идут рядом, Генплан понимает, что это разные ветки (у них разная история связей).
"Шампур" — это не пылесос, который тянет всё подряд. Он забирает только те точки, которые санкционированы Генпланом для текущего участка. Самопересечение для него — это просто место, где одна ветка прошла "над" другой без потери логической нити.
Повторюсь: для алгоритма нет разницы, звезда это, n-грамма или фрактал. Это всё — просто набор условий и ограничений. Сделаем, не проблема — был бы заказчик с конкретными данными. Мы фокусируемся на прикладных задачах, а не на теоретических парадоксах.
На ваш взгляд, в каких реальных задачах (кроме чистой теории) вам встречались такие топологии, которые не смог переварить ни один инженерный метод?
Габариты и LIFO: С разбросом размеров от 0.1 до 3 кубов алгоритм справляется штатно. Порядок выгрузки (LIFO) у нас уже заложен в логику — это базовое требование для многоточечной логистики, без которого оптимизация не имеет смысла.
Вес и хрупкость: Учет веса сейчас работает по принципу устойчивости (тяжелое вниз). Хрупкость и запрет на штабелирование — это просто дополнительные параметры объектов, которые алгоритм учитывает при проверке возможности размещения «слой на слой».
Развесовка по осям: Вы правы, для фур это критично. В текущей версии мы фокусировались на плотности заполнения и очередности, но математическая модель позволяет добавить расчет центра масс и нагрузки на оси. Это вопрос калибровки под конкретные ТЗ и типы подвижного состава. Как говорится, был бы заказчик, а дополнительные условия в модель мы интегрируем.
Кстати, на ваш взгляд, какие параметры, помимо развесовки и хрупкости, стоит внедрить в приоритете, чтобы алгоритм стал максимально «боевым» для реальных условий?
Хорошее замечание. Чтобы метод не "заблудился" в сложных топологиях (как упомянутые вами звезды), алгоритм работает в два этапа:
Аналитический (Генплан): На этом шаге строится топологический каркас. Мы находим "входы" и "выходы" из локальных скоплений точек, выявляем тупиковые зоны и определяем общее направление графа.
Геометрический (Шампур): Когда стратегический маршрут понятен, "Шампур" нанизывает на вектор движения выделенные узлы Генплана. Его задача — произвести "зачистку" периферийного шума и оставить только физически валидный коридор.
Таким образом, это не просто эвристика поиска, а тандем: топологический анализ гарантирует правильность маршрута (отсутствие тупиков), а геометрическая зачистка обеспечивает итоговую чистоту и скорость финальной трассировки. Это применимо к произвольной мерности, пока пространство остается метрическим. Другими словами «Шампур» — это не просто «слепой» геометрический луч, а высокоуровневый зачистик, который работает по уже размеченной «карте высот» или топологии.
Что касается топологий типа Звезды Давида или n-конечных звезд — они не являются критической сложностью для метода. Куда интереснее (и сложнее) ведут себя "злые" спирали или фрактальные лабиринты, где вектор цели может быть направлен в одну сторону, а физический проход — в противоположную.
Но именно для этого мы используем Генплан. Он заранее "маркирует" топологию, поэтому Шампур не пытается засасывать точки из соседних лучей звезды, даже если они находятся близко в пространстве. Он работает только с тем сегментом, который Генплан признал валидным путем к выходу. Звезду Давида, если будет интерес у аудитории, можем разобрать в следующих кейсах, но функционально она проще уже реализованных нами проходов через плотные облака со сложной периферией
только разобрался, спасибо
Спасибо за дельные замечания!
Габариты и LIFO: С разбросом размеров от 0.1 до 3 кубов алгоритм справляется штатно. Порядок выгрузки (LIFO) у нас уже заложен в логику — это базовое требование для многоточечной логистики, без которого оптимизация не имеет смысла.
Вес и хрупкость: Учет веса сейчас работает по принципу устойчивости (тяжелое вниз). Хрупкость и запрет на штабелирование — это просто дополнительные параметры объектов, которые алгоритм учитывает при проверке возможности размещения «слой на слой».
Развесовка по осям: Вы правы, для фур это критично. В текущей версии мы фокусировались на плотности заполнения и очередности, но математическая модель позволяет добавить расчет центра масс и нагрузки на оси. Это вопрос калибровки под конкретные ТЗ и типы подвижного состава. Как говорится, был бы заказчик, а дополнительные условия в модель мы интегрируем.
Кстати, на ваш взгляд, какие параметры, помимо развесовки и хрупкости, стоит внедрить в приоритете, чтобы алгоритм стал максимально «боевым» для реальных условий?
Согласен с тс и вторым комментом. Вопрос: что за модель использовали? И пользуетесь сейчас?
Мне кажется, мы ходим по кругу. Как я уже говорил в ответе на ваш первый комментарий — топологическая связность в "Генплане" первична.
Попробую объяснить на пальцах: "Мертвая петля" или "Твистер" страшны только для слепого геометрического алгоритма, который ищет просто ближайшую точку. У нас же:
Если две ветки графа пересекаются или идут рядом, Генплан понимает, что это разные ветки (у них разная история связей).
"Шампур" — это не пылесос, который тянет всё подряд. Он забирает только те точки, которые санкционированы Генпланом для текущего участка. Самопересечение для него — это просто место, где одна ветка прошла "над" другой без потери логической нити.
Повторюсь: для алгоритма нет разницы, звезда это, n-грамма или фрактал. Это всё — просто набор условий и ограничений. Сделаем, не проблема — был бы заказчик с конкретными данными. Мы фокусируемся на прикладных задачах, а не на теоретических парадоксах.
На ваш взгляд, в каких реальных задачах (кроме чистой теории) вам встречались такие топологии, которые не смог переварить ни один инженерный метод?
Спасибо за дельные замечания!
Габариты и LIFO: С разбросом размеров от 0.1 до 3 кубов алгоритм справляется штатно. Порядок выгрузки (LIFO) у нас уже заложен в логику — это базовое требование для многоточечной логистики, без которого оптимизация не имеет смысла.
Вес и хрупкость: Учет веса сейчас работает по принципу устойчивости (тяжелое вниз). Хрупкость и запрет на штабелирование — это просто дополнительные параметры объектов, которые алгоритм учитывает при проверке возможности размещения «слой на слой».
Развесовка по осям: Вы правы, для фур это критично. В текущей версии мы фокусировались на плотности заполнения и очередности, но математическая модель позволяет добавить расчет центра масс и нагрузки на оси. Это вопрос калибровки под конкретные ТЗ и типы подвижного состава. Как говорится, был бы заказчик, а дополнительные условия в модель мы интегрируем.
Кстати, на ваш взгляд, какие параметры, помимо развесовки и хрупкости, стоит внедрить в приоритете, чтобы алгоритм стал максимально «боевым» для реальных условий?
Хорошее замечание. Чтобы метод не "заблудился" в сложных топологиях (как упомянутые вами звезды), алгоритм работает в два этапа:
Аналитический (Генплан): На этом шаге строится топологический каркас. Мы находим "входы" и "выходы" из локальных скоплений точек, выявляем тупиковые зоны и определяем общее направление графа.
Геометрический (Шампур): Когда стратегический маршрут понятен, "Шампур" нанизывает на вектор движения выделенные узлы Генплана. Его задача — произвести "зачистку" периферийного шума и оставить только физически валидный коридор.
Таким образом, это не просто эвристика поиска, а тандем: топологический анализ гарантирует правильность маршрута (отсутствие тупиков), а геометрическая зачистка обеспечивает итоговую чистоту и скорость финальной трассировки. Это применимо к произвольной мерности, пока пространство остается метрическим. Другими словами «Шампур» — это не просто «слепой» геометрический луч, а высокоуровневый зачистик, который работает по уже размеченной «карте высот» или топологии.
Что касается топологий типа Звезды Давида или n-конечных звезд — они не являются критической сложностью для метода. Куда интереснее (и сложнее) ведут себя "злые" спирали или фрактальные лабиринты, где вектор цели может быть направлен в одну сторону, а физический проход — в противоположную.
Но именно для этого мы используем Генплан. Он заранее "маркирует" топологию, поэтому Шампур не пытается засасывать точки из соседних лучей звезды, даже если они находятся близко в пространстве. Он работает только с тем сегментом, который Генплан признал валидным путем к выходу. Звезду Давида, если будет интерес у аудитории, можем разобрать в следующих кейсах, но функционально она проще уже реализованных нами проходов через плотные облака со сложной периферией
про что статья?