AI가 Factorio의 벨트 밸런서 난제를 해결하다

이 블로그 게시물은 저자가 악명 높을 정도로 복잡한 문제인 Factorio의 벨트 밸런서 설계를 자동화하는 과정을 자세히 설명합니다. 혼합 정수 계획법(MIP)과 제약 조건 충족 문제 해결사(CP-SAT)를 사용하여 저자는 이러한 과제에 도전했습니다. MIP 모델은 대규모 밸런서에서 수치적 불안정성 문제로 어려움을 겪었지만, CP-SAT 접근 방식은 플로우의 이산화, Banes 네트워크 통합, 메모리 최적화를 결합하여 수작업으로는 사실상 불가능한 16x16 밸런서 설계를 성공적으로 해결했습니다. 이 과정은 효율적인 솔루션을 얻기 위한 모델링 기법, 알고리즘 선택, 최적화 전략의 중요한 역할을 강조합니다.