anofox_optimize

Kombinatorische Entscheidungsalgorithmen als SQL — Bin Packing, Knapsack, Wave-Batching, Sequenzierung, Scheduling, Sortiments- und Portfolioauswahl

Maintainer: jrosskopf

Installation und Laden

INSTALL anofox_optimize FROM community;
LOAD anofox_optimize;

Beispiel

-- Cartons waiting to ship, and a container that holds 1000 units.
CREATE TABLE cartons AS SELECT * FROM VALUES
  (1, 420.0), (2, 380.0), (3, 260.0), (4, 240.0),
  (5, 190.0), (6, 180.0), (7, 150.0), (8, 130.0)
  AS t(carton_id, size);

-- How few containers hold everything? `best_of` runs every packing
-- algorithm in the family and returns whichever used the fewest bins.
SELECT opt_pack_best_of(list(size ORDER BY carton_id), 1000.0).bins_used AS containers
FROM cartons;

-- Which shipments go on a cheaper carrier that only takes 1000 units?
-- Value == weight, so this is subset-sum, and `exact` finds the perfect
-- fill that greedy rules miss.
SELECT opt_knapsack_exact(
         list(weight ORDER BY shipment_id),
         list(weight ORDER BY shipment_id),
         1000.0
       ).total_weight AS loaded_on_cheap_carrier
FROM (VALUES (1, 505.0), (2, 380.0), (3, 260.0), (4, 240.0), (5, 115.0))
     AS s(shipment_id, weight);

Über anofox_optimize

anofox_optimize stellt kombinatorische Entscheidungsalgorithmen als DuckDB- Funktionen bereit. Container packen, ein Sortiment wählen, eine Maschine sequenzieren, ein Portfolio zuweisen — in SQL, gegen die Tabellen, in denen die Daten bereits liegen. Kein Solver-Prozess, kein externer Dienst, keine Modellierungssprache.

Acht Familien, jeweils eine Signatur

Jedes Mitglied einer Familie nimmt dieselben Argumente entgegen; tauschen Sie einen Bezeichner, tauschen Sie nur den Algorithmus:

Jede Funktion hat einen kanonischen Namen anofox_optimize_* und einen kurzen Alias opt_* — es ist dieselbe Funktion. opt_*_best_of führt jeden Algorithmus der Familie aus und liefert den Sieger; dort sollten Sie beginnen.

Ehrlichkeit bei Garantien

Zwei Funktionen liefern ein bewiesenes Optimum und sagen das im Namen: knapsack_exact und schedule_exact. Alles andere ist heuristisch und ohne Garantie. Funktionen, die explodieren würden, lehnen ab statt zu hängen — schedule_exact weist mehr als 14 Jobs mit einem Fehler zurück, der die stattdessen zu verwendende Heuristik nennt.

Jede Familie enthält außerdem ein bewusst schwaches Mitglied (pack_next_fit, portfolio_top_return, assortment_top_margin, sequence_as_given), weil Sie eine ehrliche Baseline brauchen, um zu wissen, ob das Optimieren etwas gebracht hat — und „was wir heute tun“ ist meist eine gierige Regel.

Zwei Wege, die falsche Funktion zu wählen

Beide sind still, daher sollten Sie sie kennen. assortment_* und assortment_recapture_* nehmen dieselben Argumente entgegen und modellieren gegensätzliche Ökonomien — Produkte, die sich gegenseitig kannibalisieren, versus Nachfrage, die zu den Verbleibenden fließt, wenn Sie etwas auslisten. Und sequence_* und schedule_* ordnen beide Jobs, aber nur schedule_* kennt Fälligkeitstermine.

Tests

Die Suite prüft gegen Optima, die außerhalb der Erweiterung berechnet wurden: Falkenauer-Tripel, deren Optimum konstruktionsbedingt festliegt, Subset-Sum per dynamischer Programmierung, Held-Karp-Scheduling und Portfolio-Enumeration über alle 15,504 Teilmengen. Dieser Maßstab hat sich bereits bezahlt gemacht — er hat eine lokale Suche erwischt, die 168 gegen ein bewiesenes Optimum von 60 lieferte, und einen „exakten“ Scheduler, der nicht exakt war.

Die Erweiterung erfasst anonyme Nutzungstelemetrie, abschaltbar mit SET anofox_telemetry_enabled = false. Im Projekt-Repository finden Sie Anleitungen, Theoriehinweise und eine API-Referenz, erzeugt aus duckdb_functions() der gebauten Erweiterung.

Hinzugefügte Funktionen

Überladene Funktionen

Diese Erweiterung fügt keine Funktionsüberladungen hinzu.

Hinzugefügte Typen

Diese Erweiterung fügt keine Typen hinzu.

Hinzugefügte Einstellungen