Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
|
pl:dydaktyka:csp:lab3 [2016/03/16 02:10] msl [Pierwsze laboratoria] |
pl:dydaktyka:csp:lab3 [2019/06/27 15:50] |
||
|---|---|---|---|
| Linia 1: | Linia 1: | ||
| - | ====== Lab CSP: Zastosowanie w praktyce ===== | ||
| - | |||
| - | Na tym laboratorium spróbujemy zamodelować w MiniZincu w miarę rzeczywisty problem. Rzeczywiste problemy mają to do siebie, że są trudne - dlatego są doskonałym testem umiejętności. Planowany czas wymagany na zrealizowanie tego laboratorium to dwa zajęcia (2x1h30min) plus czas poświęcony w domu między nimi (w razie potrzeby). | ||
| - | |||
| - | ===== Rozgrzewka: problem pakowania ====== | ||
| - | |||
| - | Na rozgrzewkę rozwiążmy prosty problem, który w znaczny sposób ułatwi nam modelowanie problemu końcowego. Zajmijmy się tak zwanym problemem pakowania. Istnieje wiele rodzajów problemów pakowania - to, co je łączy, to konieczność upakowania n-wymiarowych brył w n-wymiarowym pojemniku. My zajmiemy się bardzo prostym przypadkiem pakowania kwadratów w pojemniku o kształcie prostokąta. | ||
| - | |||
| - | {{ :pl:dydaktyka:csp:square_packing.png?300|}} | ||
| - | * **Definicja problemu**: mając ''n'' kwadratów o rozmiarach kolejno ''1x1,2x2,...,nxn'', należy znaleźć prostokąt a najmniejszym polu, wewnątrz którego zmieszczą się te kwadraty bez nachodzenia na siebie. | ||
| - | * **Etap 1:** | ||
| - | - Proszę uzupełnić poniższy model a brakujące granice dziedzin. | ||
| - | - Podpowiedź - należy użyć set comprehension (np. ''[i | in SQUARES]'') | ||
| - | * **Etap 2:** | ||
| - | - Należy uzupełnić ograniczenia pod odpowiednimi komentarzami tak, aby problem był rozwiązywalny dla małych ''n'' | ||
| - | * **Etap 3:** | ||
| - | - zastosować globalne ograniczenie [[http://www.minizinc.org/2.0/doc-lib/doc-globals-packing.html|diffn]] | ||
| - | - Podpowiedź - może być konieczne dodanie kolejnego parametru w postaci tablicy | ||
| - | * **Etap 4:** | ||
| - | - Dodać nadmiarowe ograniczenia | ||
| - | - Podpowiedź - jaka jest relacja między pakowanie a harmonogramowaniem pracy, np. używając ograniczenia {{:pl:dydaktyka:csp:cumulative.png?linkonly|cumulative}} | ||
| - | - Podpowiedź - wygodne może być złożenie ograniczeń korzystając z alternatywy ''\/'' | ||
| - | * **Etap 5:** | ||
| - | - Zmienić procedurę szukania tak, aby najpierw próbowała ustalić rozmiar prostokąta, zaczynając od najmniejszych wartości | ||
| - | - Zmienić procedurę szukania tak, aby najpierw próbowała ustalić położenie największych kwadratów. | ||
| - | - Połączyć obie strategie używając ''seq_search'' ([[http://www.minizinc.org/downloads/doc-latest/minizinc-tute.pdf|Tutorial MiniZinca, s. 57]]) | ||
| - | - Porównać obie strategie szukania z domyślną - która strategia wydaje się bardziej opłacalna w trudnych przypadkach? | ||
| - | - Podpowiedź 1 - kolejność przeszukiwania zmiennych można wymusić przez adnotację ''input_order'' - w tym celu należy wcześniej zmienne włożyć w odpowiedniej kolejności do jednej tablicy zmiennych używając np. ''array comprehension''. | ||
| - | - Podpowiedź 2 - tablicę można odwrócić używające funkcji ''reverse''. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | <code> | ||
| - | % Parametry | ||
| - | %%%%%%%%%%% | ||
| - | int: n; % liczba kwadratów | ||
| - | set of int: SQUARES = 1..n; % zbiór dostępnych kwadratów | ||
| - | |||
| - | % Zmienne | ||
| - | %%%%%%%%%%% | ||
| - | var <min>..<max>: height; % wysokość prostokątnego pojemnika | ||
| - | var <min>..<max>: width; % szerokość prostokątnego pojemnika | ||
| - | var <min>..<max>: area = height * width; % pole pojemnika | ||
| - | array[SQUARES] of var <min>..<max>: x; % współrzędne kwadratów w pojemniku | ||
| - | array[SQUARES] of var <min>..<max>: y; % współrzędne kwadratów w pojemniku | ||
| - | | ||
| - | % Ograniczenia | ||
| - | %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% | ||
| - | |||
| - | % Ograniczenie 1: kwadraty nie powinny wychodzić poza prostokąt | ||
| - | | ||
| - | % Ograniczenie 2: kwadraty nie powinny nachodzić na siebie | ||
| - | |||
| - | % Cel | ||
| - | %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% | ||
| - | solve minimize area; | ||
| - | | ||
| - | |||
| - | % Nudne wyjście % | ||
| - | %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% | ||
| - | output [ show(i) ++ " > (" ++ show(x[i]) ++ "," ++ show(y[i]) ++ ")\n" | i in 1..n] ++ | ||
| - | ["area = " ++ show(width) ++ " * " ++ show(height) ++ " = " ++ show(area)] | ||
| - | </code> | ||
| - | |||
| - | ===== Prawdziwy problem: ładowanie węgla na kontenerowce ===== | ||
| - | |||
| - | Głównym problemem, z którym przyjdzie nam się zmierzyć, będzie problem harmonogramowania pracy portu, który ma załadować węgiel na odpowiednie kontenerowce. Zastosowane poniżej materiały pochodzą z Uniwersytetu w Melbourne, ponieważ problem ten jest realnym wyzwaniem dla prężnie funkcjonującego w Australii eksportu węgla. | ||
| - | |||
| - | W ramach pierwszego laboratorium należy zapoznać się z problemem i rozwiązać poziom "A". Jest on analogiczny do problemu pakowania, przedstawionego powyżej. | ||
| - | W ramach drugiego laboratorium zajmiemy się pozostałymi fazami. | ||
| - | |||
| - | <WRAP center round tip 60%> | ||
| - | Sortowanie tablicy na potrzeby definiowania kolejności przeszukiwania zmiennych można zrealizować używając funkcji [[http://www.minizinc.org/2.0/doc-lib/doc-builtins-array.html|sort_by]]. | ||
| - | </WRAP> | ||
| - | |||
| - | |||
