Метод Кларка-Райта. Оптимальное планирование маршрутов грузоперевозок

Публикация № 443585

Разработка - Математика и алгоритмы

оптимизация грузоперевозки маршрут метод Кларка-Райта

97
Одной из наиболее важных задач каждого предприятия, осуществляющего доставку грузов в крупных населенных пунктах, является сокращение издержек. Возможное решение данной проблемы заключается в сокращении пробега автотранспорта и, как следствие, уменьшении расхода ГСМ. Появляются такие вопросы ... - СКОЛЬКО НУЖНО МАШИН ДЛЯ РАЗВОЗКИ КОНКРЕТНОГО ОБЪЕМА ГРУЗА ПО АДРЕСАМ ДОСТАВКИ ? - КАК РАЗБИТЬ ТОЧКИ ДОСТАВКИ НА ОПТИМАЛЬНЫЕ ПО ПРОБЕГУ И ЗАГРУЗКЕ МАШИН МАРШРУТЫ ? ... В этой статье Вы найдете один из многих способов получить ответ на эти вопросы.

ВВЕДЕНИЕ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

ПОДГОТОВИТЕЛЬНАЯ РАБОТА

ПОШАГОВОЕ ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА КЛАРКА_РАЙТА

ОПИСАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ МЕТОДОМ КЛАРКА_РАЙТА

РЕЗУЛЬТАТЫ РЕШЕНИЯ


ВВЕДЕНИЕ.

Описанный метод используется в программе "Простое формирование маршрутов. Работа с картой. Расчет оптимальных вариантов доставки"

  

В статье "Оптимизация планирования доставки грузов. Алгоритм кластеризации k-means (метод K-средних)" было показано, КАК ПОЛУЧИТЬ ОПТИМАЛЬНЫЕ МАРШРУТЫ ДЛЯ ЗАДАННОГО КОЛИЧЕСТВА А/ТРАНСПОРТА из указанного места отгрузки, при этом грузоподъемность транспорта не принималась во внимание .
В этой статье покажем КАК УЗНАТЬ КОЛИЧЕСТВО НЕОБХОДИМОГО А/ТРАНСПОРТА С УЧЕТОМ ЕГО ГРУЗОПОДЪЕМНОСТИ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ МАРШРУТОВ.

Итак, поставлена задача отыскать самый выгодный маршрут движения транспорта, проходящий по одному разу через указанные пункты с последующим возвратом в исходный пункт (база). Критериями оптимальности в данной постановке задачи являются: минимальный пробег транспортного средства при максимальной загрузке кузова.

Сформулированная задача известна как «задача коммивояжера». Существует множество математических методов, позволяющих найти как точное, так и приближенное решение поставленной задачи. Среди методов, дающих точное решение, наиболее известны:

  • «полный перебор»
  • «метод ветвей и границ» 

Основным недостатком данных методов является высокая временная и емкостная сложность, что важно учитывать при большом количестве пунктов. Все эффективные (сокращающие полный перебор) методы решения «задачи коммивояжера» – методы эвристические. Из них наибольшее применение нашли:

  • «метод генетических алгоритмов» 
  • «метод Кларка-Райта» 
  • «алгоритм муравьиной колонии» 
  • «метод ближайшего соседа» 
  • «метод включения ближайшего города» 
  • «метод самого дешевого включения» 

Для решения нашей задачи наиболее приемлемым методом является метод Кларка-Райта. Он относится к числу приближенных, итерационных методов и может использоваться для компьютерного решения задачи развозки. Погрешность решения не превосходит в среднем 5–10 %. Достоинствами метода являются его простота, надежность и гибкость, что позволяет учитывать целый ряд дополнительных факторов, влияющих на конечное решение задачи.

Рассмотрим на примере, как применять метод Кларка-Райта

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

Из исходного пункта, в котором располагается грузовой терминал (склад), необходимо доставить грузы 12 получателям. 

таблица координат

Таблица 1. Координаты и объем спроса получателей

Координаты грузового терминала (склада): x0 = 10, y0 = 15. Для доставки будет использоваться транспорт с максимальной грузовместимостью = 1500 шт.

ВОПРОС: Какое количество транспорта понадобится для развозки грузов ? Какая схема развозки будет оптимальной ?


ПОДГОТОВИТЕЛЬНАЯ РАБОТА.

Отметим эти точки в декартовой системе координат. Местоположение оптовой базы и 12 получателей, а также объем поставок каждому получателю приведены на рисунке 1. 

Таблица 2

Рисунок 1. Расположение базы и пунктов доставки

Начальная схема маршрутов предполагает что для доставки груза каждому отдельному получателю организуется отдельный маршрут (см. рис. 2). Например, водитель загружает в кузов партию 450 шт. и везет ее в пункт 1, там разгружается, затем возвращается на базу, берет вторую партию 400 шт. и везет ее в пункт 2 и т.д. Таким образом, исходная схема развозки включает в себя только радиальные маршруты движения автомобиля, причем количество радиальных маршрутов совпадает с количеством получателей. В данном случае, схема развозки состоит из 12 радиальных маршрутов.

 Схема развозки

Рисунок 2. Начальная схема доставки груза

Суть метода заключается в том, чтобы, отталкиваясь от исходной схемы развозки, по шагам перейти к оптимальной схеме развозки с кольцевыми маршрутами. С этой целью вводится такое понятие, как километровый выигрыш.

Маршруты

 Рисунок 3. Схемы доставки

На рисунке 3. отображены две схемы доставки. Схема доставки А (слева) обеспечивает доставку грузов в пункты 1 и 2 по радиальным маршрутам. В этом случае суммарный пробег автотранспорта равен:

 La = d01 + d10 + d02 + d20 = 2d01 + 2d02

Схема доставки B предполагает доставку грузов в пункты 1 и 2 по кольцевому маршруту. Тогда пробег автотранспорта составляет:

 Lв = d01 + d12 + d02

Схема В по показателю пробега автотранспорта дает, как правило, лучший результат, чем схема А. И поэтому при переходе от схемы А к схеме В получаем следующий километровый выигрыш:

 S12 = La - Lв = d01 + d02 - d12

В общем случае мы имеем километровый выигрыш:

 Sij = d0i + d0j - dij

где Sij – километровый выигрыш, получаемый при объединении пунктов i и j, км; d0i, d0j – расстояние между оптовой базой и пунктами i и j соответственно, км; dij – расстояние между пунктами i и j, км. 

 Полученные значения заносятся в таблицу 2., где представлены расстояния между пунктами dij (правая верхняя часть матрицы) и километровые выигрыши Sij (левая нижняя часть матрицы).

 Матрица

Таблица 2. Матрица расстояний и километровых выигрышей

Теперь вернемся к нашему примеру. Из табл. 1 возьмем данные:

  • Пункт 0 (это база): x0 = 10, y0 = 15
  • Пункт 1: х1 = 17, у1 = 15
  • Пункт 2: х2 = 6, у2 = 15
  • Пункт 3: x3 = 13, y3 = 3
  • и т.д.

Рассчитаем расстояние d01 между пунктами 0 и 1 по формуле:

Формула1

Аналогично получаем расстояние:

  • для пунктов 0 и 2d02 = 4
  • для пунктов 0 и 3d03 = 12,37
  • для пунктов 1 и 2d12 = 11
  • для пунктов 1 и 3d13 = 12,65
  • для пунктов 2 и 3d23 = 13,89
  • и т.д

Потом для пунктов i и j получаем километровый выигрыш  Sij = d0i + d0j - dij:

  • для пунктов 1 и 2S12 = d01 + d02 - d12 = 7 + 4 - 11 = 0
  • для пунктов 1 и 3S13 = d01 + d03 - d13 = 7 + 12.37 - 12.65 = 6.72
  • для пунктов 2 и 3S13 = d02 + d03 - d23 = 4 + 12.37 - 13.89 = 2.48
  • и т.д.

Полученные значения заносим в таблицу 3., где представлены расстояния между пунктами dij (правая верхняя часть матрицы) и километровые выигрыши sij (левая нижняя часть матрицы):

 Матрица (пример)

Таблица 3. Расчетная матрица расстояний и километровых выигрышей

Теперь, когда проведена вся необходимая подготовительная работа, приступим непосредственно к решению задачи.

ПОШАГОВОЕ ОПИСАНИЕ АЛГОРИТМА КЛАРКА-РАЙТА.

Демонстрация использования данного алгоритма применительно к рассматриваемой задаче приводится в табл. 4 и соответствующих комментариях к ней.

Шаг 1.

На матрице километровых выигрышей находим ячейку (i*, j*) с максимальным километровым выигрышем Smax:

 формула2

При этом должны соблюдаться следующие три условия:

  1. пункты i* и j* не входят в состав одного и того же маршрута;
  2. пункты i* и j* являются начальным и/или конечным пунктом тех маршрутов, в состав которых они входят;
  3. ячейка (i*, j*) не заблокирована (т.е. рассматривалась на предыдущих шагах алгоритма).

Если удалось найти такую ячейку, которая удовлетворяет трем указанным условиям, то переход к шагу 2. Если не удалось, то переход к шагу 6.

Шаг 2.

Маршрут, в состав которого входит пункт i*, обозначим как маршрут 1. Соответственно, маршрут, в состав которого входит пункт j*, обозначим как маршрут 2.

Введем следующие условные обозначения:

N = {1, 2, …, n} – множество получателей;

формула3 – подмножество пунктов, входящих в состав маршрута 1;

формула4 – подмножество пунктов, входящих в состав маршрута 2.

Очевидно, что формула5 (согласно шагу 1, условие 1).

Рассчитаем суммарный объем поставок по маршрутам 1 и 2:

формула6
где qk – объем спроса k-го пункта, шт (см табл. 4).

Шаг 3.

Проверим на выполнение следующее условие:

формула7

где c – грузовместимость автомобиля, шт.

Если условие выполняется, то переход к шагу 4, если нет – к шагу 5.

Шаг 4.

Производим объединение маршрутов 1 и 2 в один общий кольцевой маршрут X. Будем считать, что пункт i* является конечным пунктом маршрута 1, а пункт j* – начальным пунктом маршрута 2. При объединении маршрутов 1 и 2 соблюдаем следующие условия:

  • последовательность расположения пунктов на маршруте 1 от начала и до пункта i* не меняется;
  • пункт i* связывается с пунктом j*;
  • последовательность расположения пунктов на маршруте 2 от пункта j* и до конца не меняется.

Шаг 5.

Повторяем шаги 1-4 до тех пор, пока при очередном повторении не удастся найти Smax, который удовлетворяет трем условиям из шага 1.

Шаг 6.

Рассчитываем суммарный пробег автотранспорта.


ОПИСАНИЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ МЕТОДОМ КЛАРКА_РАЙТА.

Весь ход последовательного решения задачи представлен в таблице 4.

Матрица результата

 Таблица 4. Ходы и промежуточные результаты решения задачи

Графа 1 – номер итерации.

Графы 2, 3 – номера пунктов i* и j*, которые обозначают ячейку с максимальным километровым выигрышем Smax = s(i*,j*), найденную в результате просмотра матрицы километровых выигрышей (см. табл. 3).

Графа 4 – значение максимального километрового выигрыша Smax.

Графы 5, 6 и 7 – результаты проверки условий 1, 2 и 3 при выполнении шага 1. “+” – положительный результат, “–” – отрицательный результат.

Графы 8 и 9 – объем перевозок по маршруту 1, в состав которого входит пункт i* (q1), и маршруту 2, в состав которого входит пункт j* (q2).

Графа 10 – проверка на условие формула7, где c – грузовместимость транспортного средства. “+” – положительный результат проверки условия, “–” – отрицательный результат.

Графа 11 – порядковый номер кольцевого маршрута (всего в ходе решения получено всего четыре кольцевых маршрута, см. рис. 4).

Графа 12 – структура кольцевого маршрута, образовавшегося на данной итерации.

Кольцевые маршруты

Рисунок 4. Графическое представление оптимальной схемы доставки

Рассмотрим, как происходит поэтапный поиск оптимального решения задачи. Начнем с того, что исходный план развозки состоит из 12 радиальных маршрутов, когда доставка груза в каждый из пунктов назначения осуществляется по отдельному маршруту (см. рис. 2). При этом общий пробег автотранспорта составляет (см. треугольную матрицу расстояний, табл. 3):

L0 = 2*d01 + 2*d02 + ... + 2*d012 = 2*7.0 + 2*4.0 + 2*12.4 + 2*5.1 + ... + 2*7.3 = 195 км.

 Теперь начнем пошаговый переход к новому оптимальному решению задачи, которое за счет объединения радиальных маршрутов в кольцевые позволит уменьшить суммарный пробег автотранспорта (графически это новое решение представлено на рис. 4).

 

Итерация 1.

  • Объединяем два радиальных маршрута:  0-8-0 (объем доставки 200 шт.) и 0-3-0 (объем доставки 400 шт.) в общий кольцевой маршрут (под № 1) 0-8-3-0 (объем доставки 600 шт.). При этом суммарный пробег автотранспорта сокращается на 23,0 км.

Итерация 2.

  • К кольцевому маршруту № 1– 0-8-3-0 (600 шт.) присоединяем радиальный маршрут 0-5-0 (150 шт.). При этом пункт 5 присоединяем к пункту 8, в результате чего получаем новую структуру кольцевого маршрута 0-5-8-3-0 (750 шт.). Суммарный пробег автотранспорта сокращается еще на 21,4 км. 
  • Отметим важность соблюдения последовательности пунктов в кольцевом маршруте: именно 0-5-8-3-0, а не 0-5-3-8-0 или 0-8-3-5-0.
  • Если i* = 8 и j* = 5, то после объединения они должны стоять на маршруте друг за другом.

 Итерация 3.

  • Объединение пунктов 3 и 5 обеспечило бы выигрыш в 17,2 км. Но это объединение невозможно, поскольку оба пункта уже входят в состав кольцевого маршрута №1 – 0-5-8-3-0, а объединять можно пункты только из разных маршрутов. Таким образом, констатируем нарушение условия 1 и переходим к следующей итерации.

 Итерация 4.

  • К кольцевому маршруту № 1 – 0-5-8-3-0 (750 шт.) присоединяем радиальный маршрут 0-12-0 (150 шт.). При этом пункт 12 присоединяем к пункту 3, в результате чего получаем новую структуру кольцевого маршрута 0-5-8-3-12-0 (1300 шт.). Суммарный пробег автотранспорта сокращается на 14,6 км.

 Итерация 5.

  • Пункты 12 и 8 не объединяем, поскольку они уже входят в состав кольцевого маршрута 1 (нарушается условие 1).

 Итерация 6.

  • Объединяем два радиальных маршрута:  0-1-0 (450 шт.)  и 0-11-0 (475 шт.) в общий кольцевой маршрут (под № 2) 0-11-1-0 (925 шт.). При этом суммарный пробег автотранспорта сокращается на 13,4 км.

 Итерация 7.

  • Пункты 3 и 6 нельзя объединить по причине нарушения условия 2. Пункт 3 входит в состав кольцевого маршрута 1, и в этом маршруте он занимает «промежуточное» положение, то есть он связан с пунктами 8 и 12: 0-5-8-3-12-0. Радиальный маршрут 0-6-0 можно было бы присоединить к кольцевому маршруту 1 со стороны его «крайних» пунктов – 5 или 12, но к «промежуточным» пунктам 3 и 8 его присоединить нельзя.

 Итерации с 8 по 20

  • Повторяют ту же логику рассуждений, что и в предыдущих 7 итерациях. Отметим только, что на итерациях 9, 11, 12, 16 и 18 объединение не производится только по причине нарушения условия формула7

 Итерации с 21 по 60

  • Уже не имеют смысла, поскольку их выполнение уже не повлечет за собой изменение плана развозки.

 

Суммарный километровый выигрыш за 20 итераций составляет: 

S = 23,0 + 21,4 + 14,6 + 13,4 + 8,8 + 8,3 + 7,9 + 7,8 = 105,3 км 

 а общий пробег автотранспорта, соответственно:  

L1 = L0 – S = 195 –105,3 = 89,7 км

Графически оптимальная схема развозки представлена на рис. 4. Как видно, оптимальная схема развозки включает в себя четыре кольцевых маршрута (вместо первоначальных 12 радиальных маршрутов). Суммарный пробег автотранспорта можно также определить по следующей формуле:

формула8где Li – протяженность i-го маршрута, км; r – количество маршрутов.

 Рассмотрим, например, кольцевой маршрут 0-5-8-3-12-0. Протяженность маршрута определяется по формуле (см. табл. 4):

L1 = d0,12 + d12,3 + d3,8 + d8,5 + d5,0 = 7,3 + 5,1 + 4,1 + 5,4 + 12,0 = 33,9 км.

 Аналогично рассчитываем протяженность остальных маршрутов.

РЕЗУЛЬТАТЫ РЕШЕНИЯ.

Результаты решения задачисведены в таблицу:

Результат решения задачи

 


97

Специальные предложения

Комментарии
Избранное Подписка Сортировка: Древо
1. paybaseme 21 11.02.16 13:14 Сейчас в теме
Спасибо за статью! Информация полезная.

P.s.: оформление так вообще супер :)
2. Lostar 11.02.16 13:25 Сейчас в теме
Этот редкостный упырь переписал нам всю. логистику и теперь мы вообще не представляем, где наши машины))

На самом деле шучу. При помощи механизмов автоматизации Дмитрия наша корпорация сократила расходы на логистику на 17%.

Цель была достигнута за счет отказа от половины буферных складов и внедрения кластерного объединения для оставшихся.

Также, за счет увеличения доли прямых отгрузок, удалось существенно увеличить оборачиваемость продукции.

Спасибо, Дмитрию, за проделанный труд!
3. mi1man 306 11.02.16 22:59 Сейчас в теме
(2) Lostar, Не каждый день от начальства о себе столько "хорошего" услышишь)) Благодарю Вас Юрий за столь "лестный" отзыв))
4. CSiER 27 12.02.16 08:20 Сейчас в теме
Спасибо за статью - хорошо, что подобные темы затрагиваются на ресурсе.
5. Euroset1 10 13.02.16 02:01 Сейчас в теме
Алгоритм хороший, в целом. Хотя он требует эволюции в какой-то мере:
1) Бывают случаи, когда добить машину под завязку в конечном счете дешевле, чем отдать ту же точку соседней машине из-за ее большей близости. Например, в результате можно сэкономить на количестве машин и как следствие, на ФОТ и на дорогах между складом и первой\последней точками. Намек на апгрейд - учитывать дорогу домой при каждой итерации. Но и этого будет мало, тут надо думать глубже. Возможно даже в ущерб быстродействию комбинировать с перебором, начиная с какой-то стадии.
2) Нагрузка влияет на затраты ГСМ, поэтому можно учитывать некий коэффициент в зависимости от массы между точками. То есть анализировать не голый километраж, а с учетом нагрузки. Иногда полезно сначала сбросить пол кузова, чем сэкономить километр доставляя более легкий груз первым.
3) Тут не учитывается возможность каждой точки выдавать грузы. Возможно, данной фирме это и не нужно. Но в общем случае грузы могут располагаться на любой точке. Иногда предварительная переброска на другой распределительный склад обходится дешевле, чем везти груз сразу до конечной точки. А это уже взаимодействие транспорта и требует подстраивать еще и время в пути...

Но в целом, даже такой алгоритм должен хорошо проявить себя в качестве экономки.
6. mi1man 306 13.02.16 18:39 Сейчас в теме
(5) Euroset1, Спасибо за такой развернутый отзыв, чувствуется что Вы "глубоко" в этой теме. Что качается реализации пунктов 1 и 2 то это все правильно, но мне кажется что и транспортному логисту все таки нужно поработать головой, а не полагаться целиком на рассчитанные варианты. К тому же существует большая проблема, которая все эти расчеты просто обнуляет. Это запрет движения грузового транспорта по некоторым дорогам (особенно актуально для Москвы), а есть даже ограничения до 2,5 тонн (в спальных районах) и есть утвержденные дороги по которым должен двигаться грузовой транспорт .. а по п.3 - как раз сейчас работаю над реализацией "кросс-докинга" (нужно учитывать и планировать перемещение товаров со склада в конечную точку с разгрузкой в промежуточной точке)
7. Euroset1 10 13.02.16 21:16 Сейчас в теме
(6) так я же не говорил, что расчет расстояния по координатам является правильным. Если деятельность сильно завязана на логистике и это приносит деньги, то стоит задуматься о ведении расстояний между пунктами с учетом реальных возможностей транспорта. Изначально координаты являются заплаткой в силу того, что дороги не соединяют точки напрямую. Поэтому для полноценной эволюции придется затеять нагруженный граф расстояний между каждой парой точек. А чтобы не выполнять лишних действий по администрированию этого графа, требования к его пополнению алгоритм должен выдавать сам непосредственно при нехватки данных. То есть он должен вычислить все непроставленные пары, запросить под каждую из них расстояния в обе стороны (одностороннее движение может существенно влиять) и лишь тогда провести работу по подбору маршрутов. При этом со временем вопросов о расстоянии будет все меньше и меньше.
Помимо расстояния можно также ввести градацию загрузки дорог между точками, ака пробки. То есть коэффициент, который помножает расход ГСМ за счет простоя.

Либо можно пойти другим путем. Научиться тырить карты с гугла или яндекса и рассчитывать расстояния и загруженность по ним. Возможно там даже есть АПИ, о котором я просто не в курсе. Это более оптимально, но вселяет существенную зависимость от чужих сервисов (накрылся гугл - ваши машини стоят). А вот если сделать гибрид между этими двумя методами, то система будет аварийно устойчива.

Признаюсь честно в своих сомнениях по поводу "логист должен сам принимать решения". Алгоритмы подобного рода довольно сложны для корректировки. Пытаясь скорректировать предложенные маршруты можно одним неверным действием перечеркнуть всю выгоду. Здесь пройдена та грань, где можно комбинировать человека с программой. На этой стадии остается только улучшать программу. Коробка-автомат =)
8. mi1man 306 13.02.16 23:02 Сейчас в теме
(7) Euroset1, Вы коснулись очень важной темы. Считать геометрическое расстояние между точками на карте и на его основе строить маршрут, в реальной жизни может получится совсем плохой результат, если например точки разделяет река(каналы). Поэтому матрицу расстояний лучше всего заполнять реальным пробегом по дороге между точками, а еще лучше - временем прохождения (так будут учитываться пробки). Возможно я ошибаюсь, но предложенный Вами граф(ы) расстояний это по сути - матрица расстояний и километровых выигрышей (описанная в этом алгоритме).
Матрицу расстояний с указанием длительности и расстояния для всех пар из точек маршрута можно получить используя api Google (для Yandex такого аналога я не нашел), только за это нужно будет им платить.
Насчет Ваших сомнений о логисте, это зря .. людям надо доверять)) до тех пор пока они не подведут. Эта статья была написана для рекламы обработки (она в конце статьи указана), которая позволяет логисту достаточно просто корректировать рассчитанный маршрут, используя его знания (в том числе и для ситуаций, описанных Вами в пп.1,2 предыдущего поста) и как раз реализует комбинирование человека и программы, то что Вы "отрицаете" как оптимальный вариант))
9. rsergio 78 17.02.16 10:58 Сейчас в теме
Давно использую данный метод, но не как конечный вариант решения задачи, а как первый приближенный т.к. по времени расчет производится почти мгновенно.
Получив первый вариант решение дальше оптимизация производится другими алгоритмами перебора, которые более точнее находят оптимальное решение с учетом всех факторов (время доставки, стоимость километра и часа пути и т.д.)

Касаемо вопроса расстояний между точками - я использую три метода:
1) Через API Яндекса
2) Через API Openstreetmap
3) Расчет прямого расстояния по GPS координатам

API Яндекса работает быстрее всего т.к. обрабатывает сразу все запросы и выдает результат порциями. Но есть ограничение - не более 2000 запросов в день.
Поэтому резервный канал - OSM. Работает дольше т.к. каждый запрос обрабатывается отдельно.
В некоторых случаях (очень удаленные точки) проще посчитать прямое расстояние по формуле.
Естественно все данные кэшируются и обновляются с определенной периодичностью.

Пока только не удалось прикрутить актуальные пробки на нужный час т.к. Яндекс позволяет учитывать только пробки на текущий момент.
10. mi1man 306 17.02.16 11:58 Сейчас в теме
(9) rsergio, похоже что и мне предстоит также действовать)
11. DAlik 26.02.16 18:50 Сейчас в теме
Спасибо за статью.
Тоже сделал недавно на 1С своего Кларка-Райта.
Сейчас научился учитывать временные окна, плюс сделал модификацию целевой функции. Целесообразно увеличивать выигрыш для заказов с весом выше среднего. Т.е. алгоритму тем ценнее взяться за заказ, чем выше его вес среди прочих. Такую же поправку сделал и для окон. Т.е. тем ценнее взяться за заказ первым, чем уже его временное окно доставки. В жизни логист так и рассуждает, часто в ущерб километрового выигрыша. Т.е. строит рейсы в первую очередь к клиентам с наиболее узкими окнами и с наибольшим весом на выгрузке.
Сейчас остановился на подборе оптимального транспортного средства среди имеющегося в парке. Как вы справляетесь с этим? Если например в компании узким местом является парк. В процессе работы Кларка-Райта нужно уметь учитывать различные ограничения по машинам: совместимость груза с типом транспортных средств (рефы, изотермы), время доступности машины (актуально для кругорейсов), признак собственный\наемный и.т.д.
Соглашусь с rsergio, возможно мне тоже стоит перейти к двухфазным методам т.е. оптимизировать рейсы после приближенного решения Кларком-Райта.
12. mi1man 306 02.03.16 18:01 Сейчас в теме
(11) DAlik, Спасибо за отзыв. Сразу не увидел заданного вопроса). В нашей компании нет проблемы с различной грузоподъемностью (только фуры), поэтому и не было ранее задачи учитывать таковую. Однако многие мои клиенты выразили пожелание, чтобы программа умела работать с временными окнами доставки и транспортом различной грузоподъемности. Сейчас как раз работаю над реализацией такого функционала .. будет использоваться усовершенствованный эвристическими методами генетический алгоритм с модифицированными проблемно-ориентированными операторами .. о какое крутое название получилось)) .. возможно потом напишу статью об этом методе.
20. oldgabber0 10.07.19 12:58 Сейчас в теме
(12) От офиса до столовой мне ехать 80 метров, а от столовой до офиса 950 потому что "кирпич".
Средствами апи осм, яндекса и гугла можно получать расстояние между пунктами в километрах по дороге, и они порой осознают наличие знаков вроде "односторонее движение".

Я правильно понимаю, что метод не может учитывать то, что можно ездить в обе стороны?
На первом шаге мы посчитали, что ехать из 8 в 3 лучше всего, но на деле может быть из 3 в 8 еще лучше?

ну и второй вопрос - удалось ли прикрутить к кларку-райту временные окна и будет ли об этом статься?
21. mi1man 306 10.07.19 13:36 Сейчас в теме
(20)
Я правильно понимаю, что метод не может учитывать то, что можно ездить в обе стороны?
На первом шаге мы посчитали, что ехать из 8 в 3 лучше всего, но на деле может быть из 3 в 8 еще лучше?


метод работает с матрицей расстояний в которой расстояния А-Б равно Б-А, поэтому оба направления движения равны, другой вопрос что есть "лучшее" направление, т.к первый пункт доставки ближе и значит быстрее будет разгружаться транспорт по маршруту


(20)
ну и второй вопрос - удалось ли прикрутить к кларку-райту временные окна и будет ли об этом статься?


прикрутить удалось [Простые маршруты] Временные окна
13. saksaul 01.12.16 04:47 Сейчас в теме
афтар вы хоть укажите что не сами писали, сделайте ссылку на первоисточник, как сделали люди на этом сайте http://jurisprudent.site/ekonomicheskaya-teoriya/312-metod-klarka-52262.html
14. mi1man 306 01.12.16 11:03 Сейчас в теме
(13) чудак (не стану ошибаться в этом слове) .. в каком месте ты увидел, что это я придумал этот метод .. прочитай еще раз его название .. эта статья написана только для того чтобы показать (в деталях) как этот метод работает в программе "Простые маршруты" (http://infostart.ru/public/452803/)
15. корум 311 01.12.16 11:06 Сейчас в теме
(14)
в каком месте ты увидел, что это я придумал этот метод

он про то, что описание метода и картинки типа с учебника скопипастили.
16. mi1man 306 01.12.16 11:29 Сейчас в теме
(15) тогда чудак выглядит еще глупее, с чего он решил что по его ссылке находится правильное описание, он даже не вникал в его суть, т.к в статье по его ссылке приведен ход и описание алгоритма с грубыми опечатками .. это видно хотя бы по приведенным результатам.
17. user736465 18.04.17 13:22 Сейчас в теме
(16)
Нет ли у вас JAVA кода решения методом Метод Кларка-Райта.
А именно код, который бы генерил матрицу километровых выигрышей и определял максимально удобный путь
18. mi1man 306 18.04.17 13:36 Сейчас в теме
Оставьте свое сообщение

См. также

"Хочу универсально!" [Часть 1] 65

Статья Программист Нет файла v8 1cv8.cf Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Практика программирования Разработка

Сентябрьская серия статей про то, как начинающий разработчик Вася проходит путь от простой задачки к созданию своего механизма. На этот раз - открытие значения из текущей колонки.

02.09.2019    3808    SeiOkami    35       

Кодогенерация и метагенерация в 1С 24

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Разработка

В своем докладе на конференции INFOSTART EVENT 2018 EDUCATION Дмитрий Белозеров рассказал о разработке инструмента, позволяющего программно работать с метаданными 1С и писать скрипты для выполнения тех же действий, которые выполняет разработчик в конфигураторе –  с какими сложностями и нюансами пришлось столкнуться, и что получилось в итоге.

26.08.2019    3930    kirovsbis    28       

Иерархия без "В ИЕРАРХИИ" 112

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Говорится о том, как эффективно представлять иерархию в СУБД, как получать и использовать эти представления при решении задач в запросной технике. Уточняются и дополняются запросы из статьи "Уровни, глубина, прародители, циклы и аналоги запросом" [https://infostart.ru/public/160707/].

22.08.2019    4235    ildarovich    16       

EnterpriseData – часть 3. Загрузка данных, идентификация объектов 61

Статья Программист Нет файла v8 v8::УФ 1cv8.cf ОС Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Перенос данных из 1C8 в 1C8 Разработка

Основные этапы загрузки данных через EnterpriseData. Идентификация объектов загружаемых полностью и по ссылке. Приведены схемы процессов загрузки данных. Описание основных операций и обработчиков. Перечень процедур БСП, используемых при загрузке данных, структура «КомпонентыОбмена».

22.08.2019    3235    ids79    7       

Запрос SQL для нахождения самого большого простого числа меньше заданного 6

Статья Программист Нет файла Windows Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Данный запрос MS SQL демонстрирует некоторые возможности MS SQL Server, о которых часто неизвестно большинству программистов 1С. В тексте постараюсь объяснить интерес данного запроса (или скрипта).

16.08.2019    1174    alex_bitti    18       

Обработчики событий при записи объектов. Зачем и что за чем? 188

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Программисту, имеющему немного опыта на платформе 1С 8.3, бывает сложно разобраться: ПередЗаписью, ПриЗаписи, ПослеЗаписи, на сервере, на клиенте, в модуле формы, в модуле объекта.... Эта шпаргалка была создана в процессе обучения и реального опыта с целью разложить всё по полочкам, чтобы было четкое понимание в каком случае какой обработчик нужно использовать и в какой последовательности они запускаются при записи и проведении документов. Данная статья будет полезна в большей степени начинающим разработчикам. Но и опытным позволит освежить информацию, упорядочить её.

25.07.2019    10077    4    AlbinaAAA    22       

Как проводятся документы в типовых конфигурациях от 1С 135

Статья Программист Нет файла v8::ОУ ERP2 УТ11 Россия УУ Windows Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Практика программирования Разработка

В свое время, когда только начинал шаги в 1С и изучал, как проводятся документы в конфигурациях на платформе 1С по книге "Разработка управляемого интерфейса" (Хрусталева Е.Ю.), и там были представлены примеры совсем далекие от того, как сейчас проводятся документы в современных конфигурациях от 1С.

24.07.2019    14729    skv_79    32       

Управление качеством кода 123

Статья Программист Руководитель проекта Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Рефакторинг и качество кода

О SonarQube, АПК, EDT. Какие преимущества дает их использование. Для каких команд подходит.

22.07.2019    6802    Stepa86    23       

Что делает "В ИЕРАРХИИ" в запросе? 85

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Описание действий платформы 1С при использовании конструкции "В ИЕРАРХИИ" в запросах.

16.07.2019    6499    YPermitin    29       

Создание отчетов с помощью СКД - основные понятия и элементы 189

Статья Программист Нет файла v8 v8::СКД Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы

Основные принципы работы СКД. Понятия схемы компоновки и макета компоновки. Описание основных элементов схемы компоновки: наборы данных, поля, вычисляемые поля, ресурсы, параметры.

25.06.2019    16975    ids79    16       

Реализуем Стек, Очередь и Приоритетную очередь в 1С 50

Статья Программист Нет файла v8 1cv8.cf Россия Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Разработка

В статье рассматриваются способы реализации таких абстрактных структур данных, как стек, очередь и приоритетная очередь, используя готовые типы данных 1С. Выявляются "узкие" места, сложные моменты в реализации и сравнивается скорость работы.

24.06.2019    7035    RonX01    63       

Почему вообще работает мой запрос? или Ещё раз о планах запросов 45

Статья Программист Нет файла v8::Запросы Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Разработка

Другие статьи на эту тему объясняют, что такое план выполнения запроса, но не рассказывают о том, как его получить. Эта заметка призвана заполнить этот пробел. Её цель - популяризировать общедоступные инструменты получения плана запроса среди разработчиков, которые ещё не начали их использовать.

10.06.2019    5478    DataReducer    12       

Вычисление 200 тысяч знаков числа pi 73

Статья Программист Нет файла v8 Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

В статье рассматриваются возможности платформы выполнять сверхточные вычисления без использования сложных алгоритмов и внешних компонент на примере вычисления числа pi.

28.05.2019    3554    Oleg_nsk    93       

Регистры накопления. Виртуальные таблицы. Часть №1: Обороты 82

Статья Программист Нет файла v8 1cv8.cf Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Разработка

Описание работы платформы 1С:Предприятие 8.2 с виртуальной таблицей "Обороты" регистров накопления.

20.05.2019    9657    YPermitin    4       

Выдержки из книги Чистый код 24

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Недавно я прочитал книгу "Чистый код" Роберта Мартина (Robert Cecil Martin). В ней описываются принципы организации и форматирование исходного кода программы так, чтобы в дальнейшем было легко поддерживать такой код. Эта книга является библией для многих программистов, но вот в среде программистов 1С, к сожалению, не очень распространено чтение подобной фундаментальной литературы. Книга более 400 страниц и так много порой лениво читать, да и времени всегда не хватает. По этому я решил выделить в виде цитирования по разделам самые важные моменты. А также снабдил текст своими примерами кода.

16.05.2019    5504    FreeArcher    82       

Что такое алгоритм? 5

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Как ответить на этот вопрос и не попасть пальцем в небо.

25.02.2019    2856    mkalimulin    272       

Криптовалюты, а также иные взгляды на природу денег в терминах 1С 6

Статья no Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Это отчасти полемическая статья. Я задумал написать ее как ответ на другую хорошую статью о криптовалютах. Хотелось поспорить с некоторыми утверждениями автора, а ещё больше с некоторыми комментариями. А чтобы текст был более понятным для местной аудитории, я решил использовать, где только возможно, терминологию и практику 1С.

28.01.2019    3552    mkalimulin    89       

Как писать код? Технологии древних цивилизаций, или все новое - это хорошо забытое старое 70

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Все современные технологии - это развитие и доведение до ума (или маразма) древних идей. За последнее время не придумали ничего нового - все, что мы видим, было придумано тысячи лет назад. Не является исключением и программирование, которое в сути своей является переводом с языка условностей технического задания или заявки пользователя в формализованный и абсолютно точный язык математической логики. А логику придумали (по крайней мере первыми опубликовались в ведущих научных журналах) еще древние греки.

23.01.2019    8556    starik-2005    43       

Многоязычное программирование: создание систем с использованием нескольких языков 17

Статья Программист Нет файла Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

В мире существует несколько тысяч языков программирования. Несмотря на то, что многие из них крайне непопулярны, очень специфичны или уже созданы очень давно, они продолжают существовать, а новые языки продолжают появляться. Похоже, нет оснований полагать, что количество языков когда-нибудь начнет уменьшаться и в конечном счете будет создан один универсальный язык программирования. Большое количество языков может пугать своей необъятностью, но новое понимание идеи многоязычных проектов позволяет не только ориентироваться в этом разнообразии, но и видеть очевидную выгоду для всех.

09.01.2019    5533    kalyaka    33       

Размышления о хороших практиках, навеянные одной статьей 12

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Прочитал статью "Ректальное программирование: основы для практикующих 1С-программистов". Статья очень хорошая и своевременная. Но у меня возникло некоторое сомнение. А достаточно ли автор любит и понимает предмет, о котором пишет? Насколько богат его опыт ректального программирования и занимался ли он им вообще? Как человек обладающий многолетним опытом РП, я решил представить вам необходимые дополнения к статье.

21.12.2018    4385    mkalimulin    61       

Ректальное программирование: основы для практикующих 1С-программистов 293

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Одной из самых популярных и зарекомендовавших себя методологий программирования в 1С является так называемое ректальное программирование. Редкий проект внедрения и сопровождения учётных систем на платформе 1С обходится без его использования. Зачастую без знания данной методологии программистам даже бывает сложно найти работу в сфере 1С, потому что работодатели, особенно фирмы-франчайзи, в основном отдают предпочтение классическим, зарекомендовавшим себя методикам, а не новомодным заграничным веяниям.

19.12.2018    30405    for_sale    340       

Автоматические и управляемые блокировки применительно к типовым конфигурациям 1С 125

Статья Программист Нет файла v8 v8::blocking 1cv8.cf Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Практика программирования

Основные принципы работы с режимами автоматических и управляемых блокировок в 1С Предприятие 8. Теория и применение в типовых конфигурациях: БП, УТ, ЕРП

10.11.2018    20607    ids79    40       

Основные понятия и механизмы оптимизации клиент-серверного взаимодействия в 1C 144

Статья Программист Нет файла v8 Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Практика программирования

У многих начинающих 1С программистов часто возникают вопросы про клиент-серверное взаимодействие в 1С и чтобы разобраться в непростых механизмах платформы, необходимо понять, что же такое контекст, для чего предназначены директивы компиляции, что представляют собой контекстные/внеконтекстные вызовы и как наиболее оптимально описывать прикладные задачи в модулях управляемых форм.

23.08.2018    20938    Rain88    42       

Учебный курс. Повышение качества разработки. Ошибки программы 96

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Рефакторинг и качество кода

Учебный курс по теории и практике программирования. Бесплатно. В виде структурированного текста. Лекции № 3,4,5. Эти лекции посвящены ошибкам программ, их классификации и способам исправления

10.07.2018    15674    Артано    90       

Що там у них в Java 19

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Развенчание мифа о тяжёлой жизни не 1С программистов на примере создания веб сервиса редактирования таблички с использованием framework spring в Java.

24.05.2018    9143    van_za    62       

Учебный курс. Повышение качества разработки. Вводная лекция, часть 2 49

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы

Учебный курс по теории и практике программирования. Бесплатно. В виде структурированного текста. Лекция №2. Эта лекция посвящена абстракциям, их свойствами и практическому применению в рамках классических парадигм программирования.

24.05.2018    10635    Артано    36       

Учебный курс. Повышение качества разработки. Вводная лекция 116

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Учебный курс по теории и практике программирования. Бесплатно. В виде структурированного текста.

10.05.2018    15507    Артано    51       

Правила программирования и автоматизации 73

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Изложил свой опыт программирования, больше десяти лет.

21.02.2018    16186    Dzenn    127       

Творим Историю вместе 55

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Расширяем границы, выходим за рамки, ставим новые цели - все, как вы любите.

17.01.2018    14818    1c-intelligence    108       

Использование git при разработке на 1С 120

Статья Программист Нет файла Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Продолжение цикла статей по основам CI. Данная статья расскажет о реализации возможности хранения кода продукта в системе управления версиями git и познакомит со специализированным инструментарием, предназначенным для решения этой и других смежных задач.

27.12.2017    25791    real_MaxA    57       

Об уровне абстракции и сложности системы 14

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

В среде 1С почти не приходится слышать таких терминов, как уровень абстракции, декомпозиция и управление сложностью. Тем не менее, эти термины следует понимать, а подходы применять на практике, поскольку правильно выбранный уровень абстракции ведет к упрощению и увеличению устойчивости программного кода на порядки.

21.12.2017    9620    m-rv    15       

Двоичное дерево, двоичное дерево поиска, двоичная куча, B-дерево 34

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

В большинстве реляционных СУБД в качестве структуры данных для индексов (та или иная их реализация) используются именно деревья. И не просто деревья, а сбалансированные деревья поиска. В этой статье как раз о них.

24.11.2017    12337    Irwin    4       

Введение в CI для 1С 87

Статья Программист Нет файла v8 Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Значение роли тестирования при разработке ПО трудно переоценить, его применение позволяет повысить надёжность продукта и улучшить качество кода. Для продуктов для платформы 1С:Предприятие существует ряд инструментов для проведения тестирования, в том числе и от самого вендора. Но, также появились открытые инструменты, реализующие мировые практики проведения тестирования (проверки продукта), поддерживаемые сообществом. В этой статье описаны базовые принципы, которые необходимо понимать перед началом применения этих инструментов.

21.11.2017    18755    real_MaxA    22       

Как работает серверный вызов в 1С 456

Статья Программист Нет файла v8::УФ Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Клиент-серверная архитектура заложена в платформе изначально — со времен «1С:Предприятие 8.0». Однако при разработке на 8.0 и 8.1 о разделении кода на клиентскую и серверную часть можно было не заботиться, поскольку на клиенте (на толстом клиенте) был доступен тот же функционал, что и на сервере. Всё изменилось с выходом платформы «1С:Предприятие 8.2», когда появился тонкий клиент. Теперь на клиенте доступен один функционал, на сервере — другой. Клиент и сервер «общаются» между собой с помощью серверного вызова. Конечно, это усложнило процесс разработки, но с другой стороны – можно создавать более оптимальные (быстрые) решения, поскольку все сложные задачи выполняются на сервере.

18.11.2017    42675    pahich    75       

#Область ВНЕШНИЕ_ВЫЗОВЫ или MVC в 1С, библиотечность и упрощение интеграции кода 43

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы Универсальные функции

Зачастую почти любой модуль в 1С содержит от одного до несметного множества вызовов других модулей. Как с этим бороться, чтобы было проще куда-то что-то переносить - в этом посте.

12.10.2017    14423    for_sale    58       

Некоторые особенности разработки ММО-игр на платформе 1С:Предприятие 25

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Добрый день, уважаемые коллеги! На первый взгляд может показаться, что статья посвящена довольно необычным вещам, но поверьте мне, эти вещи всем нам вполне привычны, просто мы их обычно видим под другим углом зрения. Поговорим о том, что такое MMO. Многие из вас уже знают, что это такое, потому что существует такая игра, как World of Tanks, а те, кто в нее напрямую не играл, безусловно, о ней слышали. Игра World of Tanks является классическим MMO. MMO расшифровывается как Массивная Многопользовательская Online-игра. С технологической точки зрения это – нагрузки, нагрузки и еще раз нагрузки.

08.09.2017    9342    Inkasor    21       

Групповая разработка конфигураций в крупном холдинге 68

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

О чем мы сегодня поговорим? • О становлении и развитии групповой разработки конфигураций 1С в крупном холдинге с использованием хранилища конфигураций. • Обсудим практически все аспекты использования хранилища в командной разработке. • Я расскажу про те методы и идеи, которые мы пробовали использовать, какие используем до сих пор, от каких отказались и почему.

15.08.2017    16998    stas_ganiev    15       

Применение нейронных сетей и генетических алгоритмов в прикладных решениях на платформе 1С 170

Статья Программист Нет файла Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Сегодня мы поговорим про нейронные сети и генетические алгоритмы. • Для тех, кто не изучал их в университете, я сначала напомню теорию – что это такое, для чего это надо. • Мы рассмотрим, какие задачи с их помощью можно решать в 1С. • И в конце для тех, кто любит что-то делать руками (работать, программировать), мы разберем, как по факту собрать нейронную сеть или генетический алгоритм в 1С – что написать в коде и как это потом применить.

03.07.2017    31780    comol    63       

Автоматизация процесса 1С-разработки 91

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

В статье речь пойдет о том, как при разработке в 1С добиться автоматизации и универсальности, о тех инструментах, которые помогают нам, разработчикам 1С, сохранять самое ценное, что у нас есть – наше время.

07.06.2017    22494    ekaruk    9       

Пишем игру Минер. Обработка событий ActiveX в 1С 29

Статья Программист Нет файла v8 Россия Windows Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы

Пример демонстрирует обработку событий генерируемых компонентой ActiveX в 1С.

29.05.2017    12378    user621724_Dimav1979    11       

Как я доступ на kb.1c.ru получал 90

Статья Программист Нет файла v8 Россия Бесплатно (free) Решение задач на 1С:Специалист Математика и алгоритмы

kb.1c - база знаний по технологическим вопросам крупных внедрений и не только. В этой базе знаний собираются методики и решения технологических проблем эксплуатации 1с, check-list'ы и инструкции по настройке ПО на серверах. Какие-то из размещенных статей дублируются на ИТС. Когда я искал пути получения доступа к нему я столкнулся с проблемой: мало кто доподлинно знает как получить доступ к нему, не работая у франчайзи 1с. Я опишу путь, который прошёл я, как физическое лицо.

01.05.2017    21992    ikekoval    33       

Маленькая хитрость СКД - выводим строки X раз 26

Статья Программист Нет файла v8::СКД 1cv8.cf Россия Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы

Здесь я расскажу, как вывести в отчет СКД произвольное количество одинаковых строк.

17.12.2016    15337    alexandersh    16       

"Распределение в запросе" или "избавляемся от перебора" 182

Статья Программист Нет файла v8 1cv8.cf Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы Универсальные функции

Хороший перебор - это отсутствие перебора. Рассмотрим пример замены полного перебора запросом.

16.12.2016    27709    alexandersh    45       

Некоторые принципы оптимизации запросов 1С (+SQL) 115

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Разработка нового функционала часто связана с созданием новых таблиц в базе и написанием запросов. Собственно, размышляя о запросах, мы и формируем в голове содержание таблиц, индексы и количество таблиц и индексов. Заранее можно уверенно рассуждать о том, какая нужна архитектура, если задачу удалось понять. На этом этапе важно привлекать свой опыт. Что же делать, если его нет? Как рассуждать о запросах и формате хранения?

17.11.2016    8587    ture    40       

Использование git для доработки типовых конфигураций 1С 229

Статья Программист Нет файла v8 Беларусь Украина Россия Бесплатно (free) Математика и алгоритмы

Рассмотрены способы доработок типовой конфигурации 1C для различных изменений, и на картинках продемонстрирован подход к разработке с использованием git и частично с тестами.

11.10.2016    185763    pumbaE    31       

Оптимизация запросов 1С:Предприятие – от теории к практике 114

Статья Программист Нет файла v8 Бесплатно (free) Практика программирования Математика и алгоритмы

Я давно отметил достаточно серьезный интерес сообщества к вопросам оптимизации и повышения производительности высоконагруженных систем. Общаясь с различными специалистами, обслуживающими малые и большие предприятия (торговые и производственные), я пришел к выводу, что вопросы повышения производительности интересны почти всем, вне зависимости от того, какую конфигурацию они обслуживают – большую или маленькую, измененную или без значительных изменений. В связи с этим я пришел к выводу, что стоит посвятить данный материал вопросам оптимизации запросов, поскольку именно запросы являются основным инструментом извлечения данных из системы.

07.10.2016    30952    bpc222    20