Add reordering of ScheduleMatrix

py/launchScheduler.py

@@ -0,0 +1,104 @@
+import numpy as np
+import math
+from npy_append_array import NpyAppendArray
+
+"""
+    LaunchScheduler - Класс который назначает новую посследовательность запусков,
+    при которой минимальна разница между самым поздним временем выведения и самым ранним временем запуска.
+
+    Алгоритм:
+        1) Разбиваем входную матрицу запусков на батчи.
+        2) Для каждого батча считаем вспомогательный вектор, который хранит разницу между первым 
+            и последним индексами орбит для которых кол-во выводимых спутников больше нуля. Каждый такой вектор
+            добавляем в общий вектор с сохранением порядкового номера.
+        3) Сортируем получившийся вектор в порядке возрастания разницы индексов орбит. Получаем новый порядок запусков,
+            который имеет минимальную разницу между самым поздним временем выведения и самым ранним временем запуска.
+    Сложность алгоритма O(n*m + n*log(n)), где n - кол-во запусков, m - кол-во орбит.
+"""
+
+class LaunchScheduler:
+    """
+        inScheduleMatrix - Путь к файлу с матрицей запусков.
+        outScheduleMatrix - Путь к файлу куда сохранить новую матрицу запусков.
+        launchsNum - Кол-во запусков.
+        orbitsNum - Кол-во орбит на которые будут выводиться спутники.
+        maxMemUseBytes - Максимальное кол-во допустимой памяти.
+    """
+    def __init__(self, inScheduleMatrix, outScheduleMatrix, launchsNum, orbitsNum, maxMemUseBytes):
+        self.inScheduleMatrix = inScheduleMatrix
+        self.outScheduleMatrix = outScheduleMatrix
+        self.launchsNum = launchsNum
+        self.orbitsNum = orbitsNum
+        self.maxMemUseBytes = maxMemUseBytes
+
+        self.batchSize = math.floor(self.maxMemUseBytes / (self.orbitsNum))
+        self.batchsNum = math.ceil(self.launchsNum / self.batchSize)
+        self.launchDiff = []
+
+    """
+        Для текущего запуска вернуть индекс первой орбиты для которой кол-во выводимых
+        спутников больше нуля
+    """
+    def firstNonZero(self, launchTable):
+        for i, sNum in enumerate(launchTable):
+            if sNum != 0:
+                return i
+        return -1
+
+    """
+        Для текущего запуска вернуть индекс последней орбиты для которой кол-во выводимых
+        спутников больше нуля
+    """
+    def lastNonZero(self, launchTable):
+        for i, sNum in reversed(list(enumerate(launchTable))):
+            if sNum != 0:
+                return i
+        return -1
+
+    """
+        Подсчет разницы между первым 
+        и последним индексами орбит для которых кол-во выводимых спутников больше нуля.
+    """
+    def calcLaunchDiff(self, scheduleMatrix):
+        newLaunchDiff = [self.lastNonZero(l) - self.firstNonZero(l) for l in scheduleMatrix]
+        self.launchDiff.extend(newLaunchDiff)
+
+    """
+        Сортировка подсчитанного вектора разниц
+    """
+    def sortTotalLaunchDiff(self):
+        enumLaunchDiff = list(enumerate(self.launchDiff))
+        enumLaunchDiff.sort(key=lambda item: item[1], reverse=True)
+        newOrder = [l[0] for l in enumLaunchDiff]
+        return newOrder
+
+    """
+        Сохранение новой посследовательности запусков в файл.
+    """
+    def saveNewSchedule(self, newOrder):
+        oldScheduleMatrixMemMap = np.load(self.inScheduleMatrix, mmap_mode='r')
+        naa = NpyAppendArray(self.outScheduleMatrix, delete_if_exists=True)
+        for i in range(self.batchsNum):
+            startId = i * self.batchSize
+            endId = (i + 1) * self.batchSize
+            newScheduleMatrix = oldScheduleMatrixMemMap[newOrder[startId:endId]]
+            naa.append(newScheduleMatrix)
+
+    """
+        Основная функция, которая находит новую посследовательность запусков.
+        Обрабатывает входную матрица запусков в несколько шагов, чтобы уложиться
+        в ограничения по памяти. 
+    """
+    def solve(self):
+        scheduleMatrixMemMap = np.load(self.inScheduleMatrix, mmap_mode='r')
+        for i in range(self.batchsNum):
+            print("process batch #" +  str(i + 1))
+            startRow = i * self.batchSize
+            endRow = (i + 1) * self.batchSize
+            scheduleMatrix = scheduleMatrixMemMap[startRow:endRow]
+            self.calcLaunchDiff(scheduleMatrix)
+
+        newOrder = self.sortTotalLaunchDiff()
+        self.saveNewSchedule(newOrder)
+
+

py/testScheduler.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+import launchScheduler as lsch
+from   scipy.io   import  loadmat
+import numpy      as      np
+
+# Загрузить матрицу запусков из .mat файла
+f = loadmat( "launchData.mat" )
+A = f.get('scheduleMatrix')
+
+# Сохранить матрицу запусков в отельный файл
+np.save("scheduleMatrix", A)
+
+# Инициализация
+sch = lsch.LaunchScheduler("scheduleMatrix.npy", "newScheduleMatrix.npy", 14, 12, 24)
+
+# Найти новую матрицу запусков и сохранить результат в заданный файл
+sch.solve()
+
+# Распечатка результата
+newsch = np.load("newScheduleMatrix.npy")
+print(newsch)