コレクタータスク

「コレクタータスク」を構成するタスクをリストします。

• CSSを取得するためのトランザクションの形式の選択。
• ネットワーククラスタリング。 この問題の解決策は、ネットワークにサービスを提供する車と人員の数に制限がある場合、日中（シフト内）サービス用の一定数のDCセットを提供します。
• CSSおよびサービスセンター（以下、CH）ネットワークの展開。 この問題の解決策は、時間と空間におけるWeb開発の「ロードマップ」を提供します。
• 紙幣をカセットに装填する前に、サービスの瞬間とお金のバランスを使い切るために、ユニットクラスターでの紙幣の支出率を予測します（購入、季節性、給料プロジェクト、天気予報などのキャッシュレス支払いへの人口の移行を考慮に入れます）。重要な要因）所定の確率で。
• 最短経路計算（セールスマンの問題）。

カウント準備

迷路のように道路が整備されている都市の特性は、2つの地点の間を交通機関で移動するよりも歩く方が速い場合があることです。 これは、近代都市の歴史的中心地の特徴であり、多くの貿易企業や人々の流れ、そしてCSSにとっても魅力的な中心地です。



したがって、2つ以上のCSSクラスターが互いに近接している場合、それらがクラスター上にある頂点が識別されます。



事実上のアークの一部には共通の領域があります。 たとえば、橋、高架道路など。 グラフの準備では、追加の「空の」ピーク（たとえば、この海岸のピークからアークが収束する橋の端のピーク）を「入力」する必要があります。 つまり、頂点を追加する操作を実行します。



このリブの端に頂点（橋、鉄道の交差点、高架など）を追加し、両側のグラフのすべての頂点を追加した頂点に接続します。



0番目のステップは、到達可能性行列R（G）と転置された自己の論理要素ごとの乗算によって得られた有向グラフの強い接続行列です。



この操作により、強く結合されたコンポーネントに等しいサブグラフを取得し、その後でクラスタサブグラフを選択できます。



そしてそれを締めくくるには、凝縮液を得る必要があります。 凝縮体に入る頂点から、頂点をマージする操作が実行されます。



専用のインターネットサービス（Yandex.Trafficなど）は、2つのアドレスポイント間に1つ以上の代替パスを提供します。



同時に、頂点間のアークの一部は、実際にはクラスターの他の頂点のアドレスを通り抜けています。 グラフを準備する際に、そのような頂点間の代替パスを除外する必要がある場合があります。



クラスター有向グラフは常にではないため、一部の頂点間に閉弧が存在しない可能性があるため、推移的です。



グラフのすべての頂点が平面に属しているという事実にもかかわらず、原則として、都市交通に基づくロードされた有向グラフはユークリッドではありません。



トラフィックの組織の例と、トラフィックの大幅な非対称変化による特定の時間帯の両方を簡単に観察できます。 後者の場合、1つの頂点から別の頂点に到達する時間で表現されるアークの重みの三角形の規則に実質的に違反します。

ホストクラスタリング

明らかに、ネットワークメンテナンスの物理的な制限に基づいて必要なクラスターの数を選択できるようにDCのセットが配置されている場合、メンテナンスコストを最小限に抑えることができます。



さらに、クラスタリングにより、特定のクラスターの各DCのカセットをロードする可能性が開かれます。これにより、特定の日付（サービスの日付、またはサービスが行われる勤務シフト内で数時間まで）に現金残高を費やすことが予測されます。



ルートを計算するとき、アークの重みは、特定のCSSを処理する前に請求書を使う確率と、カートリッジの交換に費やされる時間を考慮に入れる必要があります。



ネットワークメンテナンスプロセスのシフト編成中、クラスターは、グラフクラスターのハミルトニアンサイクルのアークの重みの合計がサービス期間（以下、変更と呼びます）の時間を超えてはならない、つまり、1つのサービスを提供する車両のチームの作業変更以下であるプロパティを持つ必要があります。



このアルゴリズムには、ネットワーク保守プロセスに特別な機器と人員を提供する機能に基づいて、クラスター数の予備決定が含まれます。

クラスタには、たとえば「圧縮」や「ストレッチ」など、ネットワークの将来の開発に重要なプロパティがあります。



最初の（「圧縮」）は、最初にプライマリクラスタが互いに十分に離れていた場合に行われますが、ネットワークが大きくなると、新しいクラスタが「古い」クラスタの間に表示されるか、「古い」クラスタが境界で互いに近くなります。



「ストレッチング」プロパティは、クラスターが反対方向に成長し、クラスターの重心が互いに遠く離れて「離れる」ときに発生します。

動的なトラフィックのために、重み付きダイグラフは、ネットワークにサービスを提供する最新の技術ではユークリッドではないため、重み付きダイグラフのサブグラフに基づいて形成されたクラスタには明確な地理的境界がありません。



状況は、CSSへのカセット配信の技術とともに変化する可能性があります。 ヘリコプターの助けを借りたカセット配送は、例えば、有向グラフの重量を変更できるバイクで、有向グラフを実質的にユークリッドにするスタッフによって「移植」できます。



地理的に互いに近いポイントは、1つのクラスターに属しているとは限りません。許容できるトラフィックのあるポイント間の直接パスがない場合があるためです。 ただし、あるDCから別のDCに移動することは可能であり、許容できる時間がかかるという事実にもかかわらず、可能です。

この場合、おそらく「巡回セールスマン問題」の解決策を計算するためのクラスター有向グラフを準備するときに、CSSを隣接クラスターに「転送」するだけでなく、これらの頂点を「特定」する操作も実行します。



銀行が何らかのプロセス（マーケティングプランなど）の結果として、CSSで将来提供する必要がある決済のマップ上にポイントのリストを持っている場合、戦略と財務プランに基づいて、その製品がネットワーク開発スケジュールになるビジネスプロセスを開始する必要があります、特に大量の大量のバッチを一度に購入することができず、ワンピースまたは小さな卸売ロットを購入しなければならない場合。

クラスタリングアルゴリズムの選択は、アクションが行われる空間と時刻のプロパティによって決まります。



集落は歴史的に、さまざまな原則、景観、自然および人工の耐えられない、耐えられない物体の存在に基づいて構築されてきたため、公共施設の最も経済的に実行可能な場所のための道路とポイント施設のユニークなネットワークを持っています。



その結果、マップ上のクラスターの形状には明確な境界がありません。 それどころか、CSSを1回追加するだけで、ネットワークはさらに成長し、クラスターは「成長」します。 さらに、これらの隣接するクラスターの「髪」は「絡み合う」ことができます。



同時に、道路の物理的距離ではなく、交通量に基づいて重みを割り当てるという原則により、重み付き有向グラフはこのような視覚的特性を持ちません。

有向グラフの重みは非常に動的であるため、同じ指定数のクラスターでリスクがあり、一部の「境界線」DCは1つの隣接クラスターまたは別のクラスターに分類されます。 これは許可されません。これは、OSのロードを計画するときに問題が発生するためです。近隣のクラスターの日付とサービスの変更が大幅に一致しない可能性があるためです。 したがって、このような多くの場合、このような移動ポイントにクラスターを強制的に割り当てる必要があります。



ネットワークは、Yandex.Trafficなどのインターネットサービスから受信したトラフィックに基づいた重み付き有向グラフの形式で表示されます。これにより、地理的な問題を回避でき、ヒューリスティックグラフアルゴリズムのファミリからアルゴリズムを選択できます。



巡回セールスマンの問題に対する最適なソリューションを見つけるために、各クラスターは接続されたコンポーネントでなければなりません。 しかし、グラフとしてのクラスターに強力な接続性の特性がある場合、そのようなソリューションは確かに最適です。

CSSとDHの配置

配置問題の解決策は、銀行の顧客の決済および現金サービスの量と手数料および手数料収入を最大化するという目標だけでなく、将来のネットワークサービスのコストを最小化するという問題を達成する必要があり、その結果、ネットワークの使用による利益を最大化するというタスクを達成する必要があります。



実際には、解決すべき2つの問題があることに注意してください。 したがって、既存のDHに関連して新しいCSSを配置するタスクは、既存のネットワークに関連してDHを配置するタスクの逆のタスクです。 見つかったクラスター重心の座標は、センタークラスターの最適な仮想配置も示します。



原則として、1つの地域のほとんどの銀行にはネットワークセンターが1つしかなく、ある時点で、ネットワーク上のDCの数がすでに十分に多く、トラフィックが時間コストの増加の重要な要因になる場合、個々のクラスター（またはそのクラスター）に追加の中央センターを作成する必要がありますグループ）、ネットワークの成長に伴う重心は、必然的に唯一の既存のDHから離れます。



追加のセントラルヒーティング施設を開く必要がある瞬間は、リモートクラスター（RTek）に到達するための現在の費用の額、サービス期間（Rfond）の間の長期間の資金調達コストの増加が、固定資産の減価償却を考慮した追加のセントラルヒーティングセンターの現在の費用の額を超える瞬間と見なされる必要があります給与およびこれらの固定資産の取得のための1回限りのリソースの流用の資金調達コスト。

銀行は、成長するネットワーク上の既存のDHの活動をさらに拡大するために、物理的な「天井」に達する前に追加のDHを編成する必要に直面する場合があります。



開発中のネットワークを持つ銀行では、CSSの配置に関する規制が必要です。CSSの配置には、配置の代替ソリューションが同時に存在する場合、予備審査に合格するビジネスプロセスの要素が固定されます。 代替案がなく、合弁会社の配置を指示するためのポイントが与えられている場合、試験は何の助けにもならず、コストを最適化する決定は「巡回セールスマン問題」でさらに行われます。

ノートの費用を予測するタスク

予測は、次の初期データに基づいています。

1. 現在の出費記録に関するシステムからの運用データ。
2. セルフサービスデバイスのサービス日付間の次の期間の履歴データと予測の可能性。

各カセット（紙幣の特定の金種用に構成されており、ATMの安全コンパートメントのカセットを変更する場合、カセットスロットをさまざまな紙幣と混同しないことが重要です）、タブが追加され、最終的に特定のATMの保険金額を超えないようにします。 CSSの技術的機能には、4つのカセットのロードが必要です。 請求書構成の標準構成（100、1000、5000）では、最大約400万ルーブルのボリュームが与えられます。



CAクラスターのサービス日付間の時間は、このクラスターの少なくとも1つのデバイスの残りの枯渇期間より長くすることはできません。 さらに正確に言えば、大規模（1000および5000）の最も「実行中の」紙幣が装填された米国のカセットを空にすることです。

したがって、クラスターサービススケジュールを考慮した個々のDCのロードは、可能な最大ロードサイズに到達しない可能性があり、理論的には特定のATMの金銭保険のコストを削減する追加の機会を提供すると考えています。 ただし、これはすべてのATMに当てはまるわけではありません。なぜなら、予測では銀行の法人顧客との給与プロジェクトの存在と特性、つまり前払いと給与支払いを顧客の従業員に発行するスケジュールを考慮する必要があるためです。 このような日付では、クライアントの近くにあるCSSが急速に破壊されます。



そのため、このようなATMの保険（一定期間契約が締結される）では、残高を使用するピーク時の負担を考慮する必要があります。 したがって、このような場合、最大負荷となり、保険の節約はすべてのCSSで機能しません。

グラフの円弧と頂点の重みのトラフィックデータを解釈するタスク。 ルートを計算するためのグラフの準備

現代の都市交通は、事故、道路工事、降雨などのために、私たちの目的にとって大きなばらつきと困難な予測可能性を特徴としています。

すでにルート中にトラフィックの負荷が急激に不均一に増加する可能性があります。ネットワークを危険にさらさないために、操作ツールを使用して、まだサービスを受けていない残りのクラスターノードの「最も安い」ルートを再カウントして取得する必要があります。



サービスの計算能力を向上させるには、コントロールユニットのクラスター（「境界線」コントロールユニットが「居住許可」を変更できる）だけでなく、時刻（24時間体制のフリートとビジネスプロセスを担当するスタッフの3シフトで8時間の期間）をローカライズする必要があります）



たとえば、交通渋滞の影響を最も受ける都市の一部に位置するクラスターのメンテナンスは、夜勤のために計画する必要があります。 さらに、この場合、グラフの重みはルート全体で変化しないため、最短パスのルートを再カウントする必要はほとんどありません。 ただし、一方で、犯罪リスク（コレクターを攻撃するリスク）は急激に増加するため、乗組員を守るコストの増加が必要になります。



前述のように、米国のヘリコプターに現金を配達するための技術的な解決策が可能です。 ただし、カセットを物理的に交換する必要がある場合は、これで問題は解決しません。 レジ係と警備員は特別な装甲車を使用することはできませんが、通常の装甲車はユニットの展開地点への配送にのみ使用できるため、これは車のコストに影響します。



時間の経過に伴う重みの変化を予測する問題を解決しないために、都市交通、DCのバランス、したがってアークの変化した重みに関する現在のデータから残りのルートを再計算するアプローチに基づくアルゴリズムを提案します。



このアプローチでは、ディスパッチサービスがたどっている間に、ルートを段階的に計算します。 この場合、コレクターは、ディスパッチャーによって宣言されるまで、ルートの次のポイントを知りません。



つまり、次の頂点の処理が完了するまでに、計算に既に処理されている頂点を含めずに、アークの重みに関する変更されたデータを考慮して、新しいルートを計算する必要があります。



つまり、各ステップで、（N-m）ピークへのルートが計算されます。 これを行うには、各ステップで、次の計算時にコレクター車が通過するアーク除去操作が実行されます（図1および2）。

「巡回セールスマン問題」の解決策の特徴

このタスクは多くの業界でアプリケーションを見つけ、金融仲介はこのルールの例外ではありません。 ここでは、このタスクのよく知られている条件と制限については繰り返しません。 「コレクタタスク」の一部として、ソリューションの機能に焦点を当てます。



明らかに、巡回セールスマン問題の解決策のクローズドバージョンを実装する必要があります。ルートで計画されたすべての飛行機を運転した後、取り外したカセットを担当のサービスセンターに持ち込む必要があるためです。



ソリューションに課せられた制限：



前のルートの再現性に関する物理的なセキュリティ要件。 つまり、ルートの計算中に前のソリューションと同様のソリューションが取得された場合、そのソリューションは破棄され、結果に最も近い別のソリューションが実装のために受け入れられます。

ソリューションの選択は、結果の精度ではなく、価格と品質の面で銀行が利用できるハードウェアの「フィールド」条件でのアルゴリズムの速度によって決まります。