Разработку предложил старший научный сотрудник филиала Института математики СО РАН в Омске Павел Борисовский. Для проверки использовали задачу действующего химического предприятия, которое за месяц производит более 100 видов продукции. Среди уступивших новому инструменту программ оказались промышленный продукт Gurobi и cuOpt от NVIDIA.

Борисовский использовал эволюционный подход к поиску расписания. Сначала программа генерирует случайные варианты, затем сравнивает их по нескольким критериям. Лучшие из них становятся основой для следующего шага — изменения порядка операций или числа установок, занятых в работе.

Цикл отбора и корректировок повторяется тысячи раз. Так система шаг за шагом получает более эффективный график. Графический процессор выполняет множество вычислений одновременно, поэтому поиск занимает сравнительно мало времени.

В опытах удалось добиться многократного ускорения относительно существующих инструментов, которые работают на центральных процессорах и используют генетические методы либо метод ветвей и границ. При переходе на более мощные графические процессоры преимущество в скорости станет еще существеннее. Это делает разработку привлекательнее для практического применения.

Алгоритм рассчитан на крупные химические производства, где десятки установок могут работать с сотнями веществ. Быстрое и точное планирование необходимо, чтобы оборудование и реактивы не простаивали. Прежним методам даже на поиск приемлемого, а не оптимального расписания нередко требуются часы или дни, что мешает удобно пользоваться ими.

Источник: ТАСС