ビンパッキング問題の解き方 - Qiita
組合せ最適化問題の解き方の工夫 組合せ最適化問題では、特有の難しさがあります。同じ問題であっても複数のモデル化の方法があり、モデルごとに優劣があります。モデル化の仕方が重要になります。 ここでは、ビンパッキング問題を例に、工夫の仕方を説明します。 ビンパッキング問題とは 容量$c(\gt 0)$の箱と$n$個の荷物$N=\{1,\dots,n\}$が与えられている。荷物$i \in N$の容量を$w_i(\gt 0)$とする。全ての荷物を詰合わせるのに必要な箱の個数を最小にする詰合わせを求めよ。
実験計画法と組合せ最適化 - Qiita
これは、アルゴリズム Advent Calendar 2015の3日目の記事です。 はじめに 実験計画法の簡単な紹介と、その発展として組合せ最適化によるアプローチを紹介します。 背景 センサー情報からある解析をしたいとします。 センサーは、1万円のものと3万円のものがあり、置かないこともあるので、3種類の選択があります。 センサーの設置場所は、20カ所の候補があります。 全センサーの総購入費用は5万円以下に抑えないといけません。 どこにいくらのセンサーを置いたら、効率よく検証できるのかを知りたいものとします。 ケースの例としては、「A地点とB地点に1万円のセンサー、C地点に3万円のセンサーを配置」となります。 用語 下記の用語を使います。 要因：水準を決めたい検討対象。今回は、センサーの配置候補。 水準：要因の取り得る値。今回は、センサーの費用で、0万円、1万円、3万円の3種類。 交互作用
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