가이드 투어

DispatchAtlas는 스케줄링 문제를 네 단계로 공개적이고 재현 가능한 증거로 바꿉니다. 벤치마크 인스턴스를 생성하고, 그것을 풀고, 실행을 분석하며, 카탈로그를 통해 모든 것을 탐색합니다. 이 투어는 단계마다 하나의 스니펫으로 작은 규모에서 전체 흐름을 따라갑니다. 튜토리얼은 각 단계를 완전한 실행 가능 스크립트로 만듭니다.

아직 실행하지 않았다면 먼저 빠른 시작을 실행하세요. 그 스모크 캠페인이 아래 분석 단계가 읽는 실행 기록을 생성합니다.

1️⃣ 생성 — 벤치마크 인스턴스

벤치마크 인스턴스는 하나의 스케줄링 문제입니다. 작업, 그것을 실행하는 리소스, 목표, 그리고 제약으로 구성됩니다. 번들된 스모크 카탈로그는 단일 시드에서 작은 결정적 인스턴스를 구체화하므로, 동일한 시드는 항상 동일한 문제를 산출합니다.

from dispatchatlas.bench import smoke_benchmark_provider
 
provider = smoke_benchmark_provider(root_seed=20260527)
problem = provider.get_problem(provider.list_problem_ids()[0])
print(problem.spec.id, len(problem.spec.tasks), "tasks")

전체 아틀라스는 고전적 스케줄링 패밀리와 Edge–Fog–Cloud 패밀리의 연속체를 아우르며, 각 패밀리는 인용으로 뒷받침되는 메타데이터와 분포 거리 점수를 지닙니다. → 벤치마크 모델

2️⃣ 풀기 — 솔버 실행

솔버는 시간에 걸쳐 작업을 리소스에 할당하고 스케줄을 반환합니다. 레지스트리는 당신의 목표를 지원하고 주어진 증거 계층에서 보이는 솔버를 선택한 다음, 실행할 솔버 하나를 구성합니다.

from dispatchatlas.core import DisclosureLabel, TerminationPolicy, derive_seed
from dispatchatlas.solve import default_solver_registry
 
registry = default_solver_registry()
candidate = registry.select(objective="makespan", disclosure_label=DisclosureLabel.CORE)[0]
solver = registry.create(candidate.solver_id)
run = solver.solve(
    problem=problem,
    stop=TerminationPolicy(max_iterations=candidate.default_stop.max_iterations),
    seed=derive_seed(20260527, "tour", 0),
)
print(run.result.feasible)

레지스트리는 구성적 베이스라인, 정확해 어댑터, 메타휴리스틱, 다양화된 경쟁자 집합, 그리고 네이티브 솔버 패밀리를 보유하며 — 각 항목은 실패 시 닫히는 인용 계약을 가집니다. → 솔버 시스템 · 알고리즘

3️⃣ 분석 — 실행을 증거로

여러 솔버로 여러 문제를 풀면 실행 기록으로 이루어진 캠페인이 생성됩니다. 분석 계층은 완료된 캠페인을 로드하여 기술 통계 요약, 효과 크기를 동반한 명명된 비모수 검정, 보정된 유의성, 그리고 솔버 순위를 계산합니다 — 결코 p 값만 단독으로 제시하지 않습니다.

from pathlib import Path
from dispatchatlas.analytica import load_campaign_dataset, summarize_dataset
 
campaign_dir = Path("experiments") / "results" / "smoke-pilot"
dataset = load_campaign_dataset(campaign_dir)
summary = summarize_dataset(dataset)
print([s.solver_id for s in summary.solver_summaries])

동일한 요약이 결정적 SVG 및 PGFPlots 그림과 공개 수준으로 필터링된 증거 번들을 구동합니다. → 캠페인 엔진 · 분석 내보내기

4️⃣ 카탈로그 — 아틀라스 탐색

투어가 생성한 모든 것은 코드를 작성하지 않고도 탐색할 수 있습니다. 대화형 포털에서 메타데이터로 벤치마크 아틀라스를 검색하고 필터링하며, 각 솔버가 선언한 기능을 검사하고, 결과를 미리 보고, 각 페이지 뒤에 있는 공개 수준 필터링 데이터셋을 다운로드할 수 있습니다.

벤치마크 카탈로그 — 메타데이터로 벤치마크 인스턴스를 필터링하고 다운로드합니다.
솔버 추천기 — 어떤 솔버가 문제에 맞는지에 대한 설명 가능하고 메타데이터만 사용하는 순위.
결과 및 플랫폼 검사 — 증거와 플랫폼 자체의 기능 표면을 미리 봅니다.

🧭 다음으로 갈 곳

각 단계의 완전한 실행 가능 버전을 위해 튜토리얼을 진행하세요.
재현 가능한 캠페인 작업 공간에서 체크포인트가 있고 재개 가능한 실행을 구성하세요.
모든 패키지가 공유하는 타입에 대해서는 도메인 계약을 읽으세요.