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
最短経路を見つけるアルゴリズムをビジュアルで見る「PathFinding.js」
カーナビやスマートフォンのマップアプリなど、目的地への最短ルートを一瞬で割り出してくれるサービスのお世話になっている人も多いと思いますが、その仕組みがどうなっているのかを知っている人はほとんどいないはず。その処理には、ルート探索専用のアルゴリズムが用いられているのですが、そんなアルゴリズムの動作する様子や、種類の違いによる結果の変化をわかりやすく見せてくれるサイトが「PathFinding.js」です。 PathFinding.js http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/ このサイトでは、スタート地点からゴール地点までの最短ルートを発見するさまざまなアルゴリズムを、自分で設定を変えながらインタラクティブに体験できるようになっています。2点の間に障害物を配置することも可能で、以下のムービーでは画面左下の緑色の地点から右上にある赤い地点までのル
JavaScript でオセロを実装する(遅延評価編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
これまでのあらすじ 新人の力量を測るための課題としてオセロの作成を指示したが、 指示した当人が作れないようでは話にならないので実際に作り始めた。 一先ず盤面が4×4で黒も白も人間が指す一人二役の寂しいオセロは実装できたのだが、 快適に遊ぶには大きな問題が潜んでいたのであった。 実は4×4で既に重い問題 実際に前回作成したオセロを実行すると、 ゲームが遊べるようになるまでに割りと待たされます。 それもそのはずで、あの実装は ゲーム中で取り得る局面を予め全て列挙 していたからです。 しかも4×4という最小限の盤面のオセロですらゲーム中に出現し得る局面 = ゲーム木に含まれるノード数は 284,881個 あります(※回転すると同じになる盤面等は個別に数えて、同一盤面でも手番のプレイヤーが異なるなら別と数えて、パスした場合も1個と数えています)。 そりゃあ待たされるに決まってますし、無闇矢鱈にメモ
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