Reordenacion

matemáticas de reordenación

Una de las mejores prácticas para seleccionar una política de reordenamiento es la clasificación ABC del artículo. Cuando se utiliza la clasificación ABC para el control de inventarios y la planificación de suministros, los artículos se gestionan según tres clases diferentes en función de su valor y volumen en relación con el stock total. La distribución valor-volumen de las tres clases se muestra en la siguiente tabla.

La clasificación ABC establece que se puede ahorrar esfuerzo y dinero aplicando un control más laxo a los artículos de bajo valor-volumen que a los de alto valor-volumen. La siguiente ilustración muestra qué política de reordenación en Business Central es la más adecuada para los artículos A, B y C respectivamente.

Utilizar para artículos A. Utilizar para artículos de fabricación sobre pedido. En la fabricación, utilícela para los artículos de nivel superior y para los componentes y subconjuntos costosos. Utilícelo para artículos que se compran como envíos directos y pedidos especiales. No lo utilice si no acepta la reserva automática.

Los artículos A, como los sofás de piel en una tienda de muebles, son artículos de alto valor con una velocidad de pedido baja e irregular en la que el inventario es inaceptable, o los atributos requeridos varían. Por lo tanto, la mejor política de reordenación es la que planifica específicamente para cada demanda.

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Las redes IP no garantizan que los paquetes enviados lleguen al destino exactamente en el mismo orden. Cuando el orden de los paquetes no es el mismo, generalmente se denomina Reordenación de Paquetes, Paquete Fuera de Orden o Paquete Fuera de Secuencia.

Impacto de la Reordenación de Paquetes Cuando se utiliza TCP en aplicaciones como la navegación web, los paquetes recibidos que están fuera de orden son reordenados automáticamente por la Pila TCP. Es transparente para la aplicación pero puede tener algún impacto en el rendimiento en algunos casos.

Sin embargo, cuando se utiliza UDP, no hay mecanismos integrados para reordenar los paquetes desordenados. Esto puede causar importantes problemas de rendimiento en aplicaciones en tiempo real como VoIP o videoconferencia. Con estas aplicaciones, los algoritmos del buffer de jitter tienen que tener en cuenta el reordenamiento, lo que no es ideal en la mayoría de los casos.

Para remediar la situación, introdujimos ráfagas de paquetes en nuestro algoritmo para ayudarnos a detectar la reordenación de paquetes. Cada minuto aproximadamente, se envía una ráfaga de 5 paquetes lo más rápido posible. Si hay una reordenación de paquetes, se planteará un problema de red de reordenación de paquetes con la información de gravedad. Una vez que el problema se plantea, se borrará después de 10 minutos si no se detectan más paquetes fuera de orden.

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El compilador está perfectamente en su derecho de hacer esto, siempre y cuando no tenga ninguna “diferencia observable” (aparte del tiempo que tarda en ejecutarse y el número de instrucciones utilizadas – esas “no cuentan” en las diferencias observables cuando se trata de compiladores)

El compilador también puede eliminar – de hecho, casi seguro que lo hará – el, ahora, bucle vacío para que no exista en absoluto. [Como se menciona en los comentarios: Si do_stuff no cambia realmente nada fuera de sí mismo, también puede ser eliminado, pero el ejemplo que tenía en mente es donde do_stuff produce un resultado, pero el resultado es el mismo cada vez]

(Lo anterior sucede si se elimina la impresión de los resultados en el benchmark Dhrystone, por ejemplo, ya que algunos de los bucles calculan valores que nunca se utilizan más que en la impresión – esto puede conducir a los resultados del benchmark que superan el rendimiento teórico más alto del procesador por un factor de 10 o así – porque el benchmark asume que las instrucciones necesarias para el bucle estaban realmente allí, y dice que tomó X operaciones nominales para ejecutar cada iteración)

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Reordenación de matrices dispersasAbrir Live ScriptEste ejemplo muestra cómo la reordenación de las filas y columnas de una matriz dispersa puede influir en la velocidad y los requisitos de almacenamiento de una operación matricial.Visualización de una matriz dispersaUn gráfico espía muestra los elementos no nulos de una matriz.Este gráfico espía muestra una matriz simétrica positiva definida dispersa derivada de una parte de la matriz barbell. Esta matriz describe las conexiones en un gráfico que se asemeja a un barbell.load barbellgraph.mat

eje equalComputing the Cholesky FactorCompute el factor de Cholesky L, donde S = L*L’. Observe que L contiene muchos más elementos no nulos que S sin factorizar, porque el cálculo de la factorización de Cholesky crea valores no nulos de relleno. Estos valores de relleno ralentizan el algoritmo y aumentan el coste de almacenamiento.L = chol(S,’lower’);

xlabel(sprintf(‘Nonzeros = %d (%.2f%%)’,nc(1),nc(1)*pct));Reordenación para acelerar el cálculoReordenando las filas y columnas de una matriz, es posible reducir la cantidad de relleno que crea la factorización, reduciendo así el tiempo y el coste de almacenamiento de los cálculos posteriores. MATLAB® admite varias reordenaciones diferentes:Pruebe los efectos de estas reordenaciones de matrices dispersas en la matriz barbell.Reordenación del recuento de columnasEl comando colperm utiliza el algoritmo de reordenación del recuento de columnas para desplazar las filas y columnas con mayor recuento distinto de cero hacia el final de la matriz.q = colperm(S);