Пользователь
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность
Специализация
Ученый по данным
Ведущий
Git
ООП
Docker
Python
Алгоритмы и структуры данных
Математика
Английский язык
Научно-исследовательская работа
Разработка программного обеспечения
Linux
Верно, в следующей части расскажу, как генерировать "полезные" паттерны динамически, что и составляет суть алгоритма column generation.
Например, у нас есть, один заказ размера 3. Тогда нам нет смысла разрезать по паттерну на части 3+3+3, так как нам хватит всего одного обрезка 3. То есть в общем случае задачи, такие ситуации могут появляться. Важно отметить, что это все-таки алгоритм, а не эвристика и должен работать при всех вариантах разнообразия входных данных.
Чуть добавлю про количество разбиений (речь идет не про разбиения исходных рулонов на части различных типов заказов, а будет идти о натуральных числах, но по аналогии можно понять связь между ними): Недавно посмотрел фильм про индийского математика Сриниваса Рамануджана, который изучал разбиения натуральных чисел. Фильм советую, масштаб количества разбиений можно оценить по ссылке.
Спасибо большое за комментарий. Внес изменения по тексту, далее буду более щепетильно относиться к вычитке текста статьи.
Вы все сказали абсолютно верно. Это сделано исключительно для примера, который можно проверить вручную. В следующей части статьи с описанием метода будет приведено, как эти паттерны можно генерировать автоматически для задачи произвольной размерности, а не для конкретного, очевидного случая.