Network flow: een krachtige tool om problemen te modelleren
1 november 2019Network flow hoort bij de toolbox van de grafentheorie en wordt gebruikt om transportnetwerken, planning en resourcematching te modelleren. Met de huidige libraries lost één simpele method call de optimalisatie op. Het moeilijke deel is het probleem correct modelleren.
Van unieke paden naar bipartiete matching
Unieke (edge-disjuncte) paden vinden van knoop i naar j in een graaf doe je door elke edge capaciteit 1 te geven en maximum flow te draaien. Voor knoop-disjuncte paden dupliceer je elke knoop naar k en k' met capaciteit-1-edges ertussen.
Voor de matching tussen medewerkers en projecten: verbind de source met de medewerkers, de medewerkers met passende projecten (op basis van de vereiste skills) en de projecten met de sink. Zet alle edges op capaciteit 1. Maximum flow geeft de optimale matching.
Uitbreiden met reële beperkingen
Echte problemen hebben extra beperkingen: senioriteitsniveaus van medewerkers, moeilijkheidsgraden van projecten, budgetlimieten. We modelleerden dat met edge-capaciteiten gelijk aan de lonen, source-naar-medewerker-edges op basis van het aantal gelijktijdige projecten en project-naar-sink-edges begrensd op het projectbudget. Max-flow-min-cost draaien met networkx en de onverzadigde edges wegfilteren geeft toewijzingen die het budget respecteren.
- Armando
Ontdek meer
Omgaan met optimalisatieproblemen: FitJSP
Hoe we genetische algoritmes gebruikten om een job-shop schedulingprobleem op te lossen en een online drag-and-droptool bouwden voor interactief planningsbeheer.
Smart monitoring: predictive maintenance en anomaliedetectie uitgelegd
We bouwden een smart monitoring-dashboard voor Fednot met Azure Databricks, de Anomaly Detector API en Power BI. Zo werden ongestructureerde logbestanden inzichten voor predictive maintenance.
AI en RPA voor een geautomatiseerd verkooporderproces
Hoe AI en robotic process automation repetitieve taken zoals verkooporders invoeren kunnen automatiseren, gedemonstreerd met een AI-assistent genaamd Raphael.
Gerelateerde cases
Governed Databricks-dataplatform voor wereldwijde operaties
Volvo Logistics distribueert wereldwijd meer dan 700.000 wisselstukken. We bouwden een governed Databricks-dataplatform dat operationele data van zes wereldwijde sites samenbracht. Het resultaat: tot 40% efficiëntiewinst, 99% minder pipeline-latency en self-service analytics voor businessgebruikers.
Pakketlabels automatisch uitlezen
Pakketlabels automatisch uitlezen bij Latvian Post: met Azure Form Recognizer en computer vision maakten we maandelijks 2.000+ uur manueel werk vrij door ontbrekende pakketdata automatisch te lezen en aan te vullen.
