KT
Это же какие-то суровые np-полные задачи дискретной оптимизации 😢😢
Size: a a a
2020 January 09
KT
Надо начинать искать с JuliaOpt
АО
О, буквально пару дней назад кто-то спрашивал, как сделать такую задачу в JuMP
✵M
да я тоже делаю на JuMP
✵M
О, буквально пару дней назад кто-то спрашивал, как сделать такую задачу в JuMP
в этой группе же??
АО
Нет, к сожалению не могу найти где.
MV
Добрый вечер. Возможно кто то сталкивался с созданием расписания занятий в университете? может быть какую то примерную документацию видели. Заранее спасибо!
Сталкивался, но писал ещё не на julia в тот момент. А в чём проблема с JuMP? там же всё достаточно просто. Надо только солвер подтянуть, который хорошо с дискреткой работает
MV
Задачи в общем случае суровые, но если у вас конкретный практический кейс, может быть её можно будет попроще формализовать.
2020 January 10
MV
Кстати, благодарю, понял, что мне как раз сейчас очень пригодится оптимизация расписания для рабочей задачи )) Как-то вот она сама в голову не шла, а тут вдруг формализовалась. Писать буду на JuMP'e, потом могу поделиться
АО
Я нашёл ссылку, но там ничего интересного, к сожалению.
https://www.reddit.com/r/Julia/comments/emgjr1/seminar_scheduling_problem_modeling_julia/?utm_source=share&utm_medium=ios_app&utm_name=iossmf
https://www.reddit.com/r/Julia/comments/emgjr1/seminar_scheduling_problem_modeling_julia/?utm_source=share&utm_medium=ios_app&utm_name=iossmf
KT
Нормальный вроде совет там -- смотреть на пример судоку и медитировать )
https://github.com/JuliaOpt/juliaopt-notebooks/blob/master/notebooks/JuMP-Sudoku.ipynb
https://github.com/JuliaOpt/juliaopt-notebooks/blob/master/notebooks/JuMP-Sudoku.ipynb
АО
Если кому-то поможет, буду рад 😊 К сожалению абсолютно ничего не знаю про JuMP, какие задачи он решает и как им пользоваться вообще.
AT
Я этим занимаюсь профессионально в том числе и на JuMP. Пишите в личку. Язык.моделирования несложный, а как будет работать зависеть от вашей задачи. Основные методы решения это дискретное линейное прогоаммироаание и программирование в ограничениях. JuMP это толькл обертка, главное какой за ним солвер.
SV
Alexey Tarasov
Я этим занимаюсь профессионально в том числе и на JuMP. Пишите в личку. Язык.моделирования несложный, а как будет работать зависеть от вашей задачи. Основные методы решения это дискретное линейное прогоаммироаание и программирование в ограничениях. JuMP это толькл обертка, главное какой за ним солвер.
Мне кажется, что лучше не в личку, а сюда, если нет конфиденциальных сведений, конечно. Многим, думаю, будет интересно :)
AT
Просто это про дискретную оптимизацию а не Julia. Я экспериментирую в одном пректе с Jump, а вообще pyomo пока удобней.
AT
Ну а так если задача не требует суток работы, то нало просто аккуратно замоделировать. Это довольно быстро осваивается. В реальных расписаниях главная сложность обычно все требования выписать и ничегл не забыть. Типа что подростки любят поспать и им не надо ставить первый урок. Обычно на таких вещах все и сыпется, как в анекдотах про джиннов
V
И в результате создатель Flux сейчас пишет Zygote, который должен делать то, что нужно.
Добрый! А в чем преимущество Zygote перед Calculus и ForwardDiff? Я попытался сравнить эти три пакета и прямое использование дуальных чисел - для дифференцирования матриц быстрее всего оказался ForwardDiff.
АО
Если честно, я сам никогда не проверял, но в некоторых местах люди писали, что ForwardDiff быстро теряет свою скорость по мере увеличения количества параметров. И в современных DL системах, где количество параметров зачастую измеряется миллионами у него получается очень низкая производительность.
Но это не точно, за что купил, за то продаю 😊
Думаю, что какие-то мысли можно ещё почерпнуть из https://github.com/MikeInnes/diff-zoo
Но это не точно, за что купил, за то продаю 😊
Думаю, что какие-то мысли можно ещё почерпнуть из https://github.com/MikeInnes/diff-zoo
АО
Ага, вот откуда я эту информацию подцепил (последняя секция в README)
https://github.com/JuliaDiff/ReverseDiff.jl
https://github.com/JuliaDiff/ReverseDiff.jl
V
Если честно, я сам никогда не проверял, но в некоторых местах люди писали, что ForwardDiff быстро теряет свою скорость по мере увеличения количества параметров. И в современных DL системах, где количество параметров зачастую измеряется миллионами у него получается очень низкая производительность.
Но это не точно, за что купил, за то продаю 😊
Думаю, что какие-то мысли можно ещё почерпнуть из https://github.com/MikeInnes/diff-zoo
Но это не точно, за что купил, за то продаю 😊
Думаю, что какие-то мысли можно ещё почерпнуть из https://github.com/MikeInnes/diff-zoo
Спасибо! У меня как раз мало параметров. Думал если если переписать под дуальные числа быстрее будет, но нет. В итоге Optim + ForwardDiff для оптимизации REML функции оказались быстрее всего, надо конечно разные солверы для JuMP пробовать.