最適化

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angularjsの最適化のヒント

コアは$ watchersの内部属性からのものですが、今日は何かを指摘しますが、本質はまだ同じです。これは重大な傷害です私はこれらの問題が適切な方法を使用することによって回避できると信じています。 Ngの紹介 これは、フロントエンドプロジェクトの開発効率を向上させます(実際には、開発効率を向上させることができます)。コントローラ、命令、サービスを使用してプロジェクト全体を囲みます。第3層の前で呼び出しの問題を解決してください。詳細につい […]

航空機における搭乗戦略の最適化 – OR機関誌10月号より

これなに OR学会(問題解決学であるオペレーションズ・リサーチの研究者の集まり)の機関誌10月号は、「学生たちのOR」特集となっており、大学生が取組んだ様々な卒業論文や修士論文などの要旨が30編、紹介されています。 この中から、適当に最適化の問題をピックアップしてPythonで解いてみたいと思います。 準備として、pandas, pulp, ortoolpy が必要です。環境構築は、組合せ最適化を使おうを参考にしてください。 航空機にお […]

ビンパッキング問題を利用してクラウド利用料を安くする

ビンパッキング問題を利用したクラウド利用の最適化 さて、AWSやAzure、GCPのようなクラウドを利用していると、どのアプリケーションをどのサイズの仮想マシンに登載すれば効率的なのか、迷うことがあります。 アプリケーションのCPU、メモリ、ディスク利用量が判明しているとして、アプリケーションをどのサイズの仮想マシンに入れれば良いか、コロケーションした方が良いのか、分散した方が良いのか・・・いろいろと考えることはあります。 クラウド利用 […]

組合せ最適化でPyCon JP 2016の講演を決めよう

PyCon JP 2016の講演を決めよう (これは、あくまでジョークです) PyConの今年のテーマは、「みんなちがって、みんないい」だそうです。 ということで、全ての要素を盛込んだ講演を選んでみましょう。 組合せ最適化の集合被覆問題を使います。 ランダムに講演候補を作成します 講演者の国籍や、講演のレベル、講演の分野などをランダムに作成します。 得点は、例えば「いいね」の数とします。 python import numpy as n […]

だれでも分かる多目的最適化問題超入門

はじめに こんにちは、sp4ghetです。 本記事は Kichigai-Friends Advent Calendar 2017の14日目の記事になります。 高卒留年休学系の崖っぷち人生の友人同志でこじんまりとやっている Slack のみんなでアドベントカレンダーをやろうということなのでテーマに一貫性はないと思われます。 そして本記事は自分で書いた英語記事の日本語訳(自由型)です。 読者の前提知識は高校数学以上のことをほとんど仮定してい […]

TensorFlowを使って、点列を補間するベジェ曲線を求める(その1)

TensorFlowは、とても柔軟性にとんだフレームワークだが、APIの情報があまり充実しているとは思えないために、慣れないと靴の上から足を掻く感が否めない。APIに慣れるためには、結局、それを使い倒すしかない。うまいことに、TensorFlowはニューラルネットワークの演算に限らず、他の目的でも使用できる汎用性を持っている(実用的かどうかはともかくとして)。それを利用して、APIに慣れるためのプログラム例がいくつも公開されているが、こ […]

Online Matching and Ad Allocation 勉強会第2回: Online Bipartite Matching / Online Vertex-Weighted Bipartite Matching

はじめに A. Mehta による Online Matching and Ad Allocation という書籍 (PDF) の輪読会の発表資料です。 以下の章・節の解説です。 3. Online Bipartite Matching (3.1 と 3.2 は参考程度の解説) 本解説はこちらをご参照ください http://qiita.com/taketon_/items/92731d58c957d3b6d5ab 3.3 Known I […]

Online Matching and Ad Allocation 勉強会第3回: 5. Adwords

Online Matching and Ad Allocation 勉強会のメモ (自分用) です。 証明とか辛いのは省略しています。 Adwords problem の問題設定 Online bipartite matching 問題の一般化 頂点 $u \in U$ は予算 $B_u$ を持つ 辺 $(u, v) \in E$ は入札額 $bid_{uv}$ を持つ 次々に到着する頂点 $v \in V$ と $u \in U$ を […]

Online Matching and Ad Allocation 勉強会: 第 7 章 Display Ads

はじめに A. Mehta による Online Matching and Ad Allocation という書籍 (PDF) の輪読会の発表資料です。 このドキュメントは、第 7 章 Display Ads の解説になります。 Display Ads の問題設定 問題設定 頂点 $u$ と $v$ を結ぶ辺 $(u,v)$ には、重み $w_{uv}$ が存在する 頂点 $u$ にはキャパシティ $c_u$ が存在する 頂点 $u$ […]

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