Учёный создал алгоритм для составления расписания работы химического завода, который решает эту задачу более чем в 10 раз быстрее аналогов. Об этом сообщили в пресс-службе РНФ.
Современное химическое производство представляет собой сложную систему, включающую множество установок, работающих с сотнями различных веществ. Для своевременного выпуска продукции необходимо тщательно планировать: какие реакции проводить, на каком оборудовании и в каком объёме. Это позволяет избежать простоев и максимально эффективно использовать производственные мощности.
Однако существующие методы, такие как метод ветвей и границ, могут быть недостаточно эффективными: поиск оптимального решения может занимать значительное время – от нескольких часов до нескольких дней. Исследователи из Института математики имени С.Л. Соболева СО РАН предложили новый подход – эволюционный алгоритм, работающий на графических процессорах. Видеокарта, в отличие от центрального процессора, оснащена тысячами простых ядер, которые могут выполнять множество операций одновременно. Такая архитектура идеально подходит для реализации эволюционных алгоритмов, основанных на принципах природной эволюции.
Алгоритм начинает с генерации случайного набора возможных расписаний. Затем он оценивает каждое решение по ключевым критериям: общее время выполнения, равномерность загрузки оборудования и другие параметры. Программа выбирает наиболее перспективные варианты и вносит в них изменения, например, перемещает операции или корректирует количество используемых установок. Этот процесс повторяется тысячи раз, что позволяет постепенно улучшать расписание. Благодаря параллельным вычислениям на видеокарте, алгоритм работает в десятки раз быстрее, чем традиционные методы.
В ходе тестирования алгоритм был применён для составления расписания на реальном химическом предприятии, которое ежемесячно производит более ста видов продукции. Результаты показали, что он превосходит не только популярный промышленный продукт Gurobi, но и другие аналогичные инструменты, такие как cuOpt от NVIDIA. Более того, использование более мощных видеокарт позволяет дополнительно ускорить работу алгоритма.
«В дальнейшем мы планируем продолжить работу по ускорению алгоритма, а также его адаптации к другим задачам, например, к составлению расписаний в вычислительных системах или планированию доставки продукции потребителям», – рассказывает участник проекта Павел Борисовский, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник лаборатории дискретной оптимизации Омского филиала Института математики имени С.Л. Соболева СО РАН.
Исследование поддержано грантом Российского научного фонда и опубликовано в Journal of Heuristics. Разработка будет полезна крупным предприятиям, выпускающим десятки и сотни различных типов продукции.
Прорыв российских учёных в оптимизации промышленных процессов дополняется достижениями в сфере искусственного интеллекта. Как рассказывала интернет-газета «ЖУК», исследователи из МФТИ разработали SimplexLoRA – метод дообучения больших языковых моделей, который автоматически определяет наиболее важные слои нейросети и направляет на их настройку больше ресурсов.