https://github.com/ilanolkies/algo3-tp1

Trabajo Práctico 3 de Algoritmos III - Optimizando Jambo-tubos.
https://github.com/ilanolkies/algo3-tp1

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Trabajo Práctico 3 de Algoritmos III - Optimizando Jambo-tubos.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/ilanolkies/algo3-tp1
• Owner: ilanolkies
• Created: 2020-04-24T20:33:35.000Z (about 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2022-06-22T01:59:07.000Z (about 3 years ago)
• Last Synced: 2025-01-05T07:45:48.482Z (6 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 2.41 MB
• Stars: 1
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  • Readme: README.md

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README

        
# Optimizando Jambo-tubos

El problema: dado un _Jabotubo_ con resistencia ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=R), y una secuencia ordenada de ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=n)

productos ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=S), cada uno con un peso asociado ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=w_i) y una resistencia asociada ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=r_i),

determinar la máxima cantidad de productos que pueden apilarse en un tubo sin que ninguno

esté aplastado.

En la figura se ilustra un ejemplo con ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=R=50), ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=n=5),

![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=w=[10,20,30,10,15]) y ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=r=[45,8,15,2,30]). La solución óptima es ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=3), y consiste

en tomar los elementos ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=1), ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=3) y ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=4). Notar que la solución alternativa tomando los

elementos ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=1), ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=3) y ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=5) no es factible porque la suma de sus pesos es ![formula](https://render.githubusercontent.com/render/math?math=55\textgreater%20R).

> Nota: los productos solamente pueden ser apilados en el orden en que son recibidos de la

> cinta transportadora. Para este problema, asumiremos que todos los valores mencionados

> son enteros no negativos.



  

  
Ejemplo de instancia del problema de Jambo-tubos.



## Proyecto

Implementamos 3 algoritmos en C++ para resolver este problema:

- Fuerza bruta

- Backtracking

- Programación dinámica

El proyecto está organizado de la sigueinte forma:

- `/src` contiene el código fuente

- `/input` contiene entradas válidas

- `/instancias` tiene las instancias generadas para la experimentacion

- `/notebooks` tiene los experimentos ejecutados. Ver [experiments](#experimentos)

## Algoritmos

Para compilar el código fuente:

```

g++ src/main.cpp -o algo3-tp1

```

Para ejecutar:

```

./algo3-tp1 RUTA_A_ENTRADA ALGORITMO

```

- 1: fuerza bruta

- 2: backtracking

- 3: programacion dinamica

- 4: backtracking sin poda de optimalidad

- 5: backtracking sin poda de factbilidad

Se puede ejecutar ambos comandos en una sola sentencia:

```

g++ src/main.cpp -o algo3-tp1 && ./algo3-tp1 RUTA_A_ENTRADA ALGORITMO

```

Ejemplo:

```

g++ src/main.cpp -o algo3-tp1 && ./algo3-tp1 ./input/sample2 3

```

## Experimentacion

Para usar Python v3.6.5

1. Instalar `pyenv` (una sola vez)

  _Como instalar `pyenv`_: https://github.com/pyenv/pyenv#installation

  Mac:

  ```

  brew update

  brew install pyenv

  eval "$(pyenv init -)"

  ```

2. Instalar v3.6.5 (una sola vez)

  ```

  pyenv install 3.6.5

  ```

3. Activar v3.6.5 (cada nueva consola debe ejecutarlo una vez)

  ```

  eval "$(pyenv init -)"

  pyenv global 3.6.5

  ```

4. Checkear con

  ```

  $ python --version

  Python 3.6.5

  ```

5. Instalar dependencias

  ```

  pip install -r requirements.txt

  ```

## Notebooks

Abrir notebooks con

```

jupyter notebook notebooks/

```

- Experimento 3.1: Comparacion entre algoritmos - `Comparacion`

- Experimento 3.2: Complejidad de fuerza bruta - `ComplejidadFuerzaBruta`

- Experimento 3.3: Efectividad de las podas de backtracking - `podas`

- Experimento 3.4: Orden de productos vs. backtracking con distintas podas - `podasOrdenadas`

- Experimento 3.5: Complejidad de programación dinamica -  - `ComplejidadDinamica`

## Ayuda

Mas ayuda en:

```

./bin/algo3-tp1 help

```