Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
コンパイラにおける最適化技術
1. © 2015 IBM Corporation 高知工科大学 情報学群 コンパイラ コンパイラにおける最適化技術 2015年11月12日 石崎 一明 kiszk@acm.org （資料作成協力 井上 拓、緒方 一則、仲池 卓也） 日本アイビーエム（株） 東京基礎研究所 （IBM Research - Tokyo） IBM Research - Tokyo 2. © 2015 IBM Corporation IBM Research - Tokyo 自己紹介 石崎 一明（いしざき かずあき） http://ibm.co/kiszk 1992年3月 早稲田大学理工学研究科修士課程電気工学専攻を修了。 1992年4月 日本アイ・ビー・エム(株)入社、東京基礎研究所勤務。以来、並列化コンパ イラ、動的コンパイラ、アプリケーション最適化、などの研究に従事。最近は、GPGPUの ためのコンパイル技
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