披露宴の席次を Gromov-Wasserstein 最適輸送で決めた話
数理最適化 Advent Calendar 2022の9日目です。 新緑の頃、新型コロナ流行の合間をぬって、ささやかな結婚披露宴を表参道の式場にて催しました。諸々の準備の中でも席次はこだわるとキリがなく、数理最適化を使って決めました。人間関係をできるだけ保つようなゲスト集合から座席集合への写像を考えます。 ゲスト間人間関係を考慮して良い感じの配席を考えたい tl;dr 披露宴をしました 知り合い関係が複雑かつ長机でゲストの席配置が難しい 組合せ爆発は本物。高々20人の配置に1週間以上悩んだ結果、数理最適化した方が早いと結論 「知り合い同士を近くに配席する」問題は非凸な二次計画になり汎用ソルバでうまく解けない ゲストを席に"輸送"すると考えて最適輸送の一種で解くとうまくいった 本質的に非凸な問題を非凸のまま、しかし性質の良い距離構造を活用するアプローチが奏功したのではないか 再現用Colab
業績ゼロから始める社会人博士
使い古された感のあるタイトルにて失礼します。@tanimoto_akira といいます。社会人博士学生として意思決定のための機械学習について研究し、2021年9月に博士(情報学)を取得しました。 経歴 学部(2008-2012) 航空宇宙工学科で工学系[1]の研究 傍らロボコンサークルでプログラムを担当、情報系に進むきっかけに 修士(2012-2014) 同専攻内で情報系の研究室に移り、画像認識に基づく制御の研究[2] 社会人(2014-) IT系企業に就職。顧客企業のデータ分析および研究 博士課程(2017-2021) 京都大学鹿島・山田研究室にて意思決定のための機械学習（強化学習、因果推論、小データ学習）を研究、博士(情報学)取得 前説: なぜ書いたのか 社会人博士を実際にとる人というのは、実は修士課程中に眠らせてあったネタや続きものの研究であるパターンが多いことが知られています[3]
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