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
東芝“超高速”の計算技術使った新たな機器開発 | NHKニュース
東芝は、従来のコンピューターの計算能力を大幅に上回る新たな機器を開発し、実用化されれば金融取引を大きく変える可能性があるほか、幅広い産業に応用できるとしています。 今回は外国為替市場の取引に応用していて、刻々と値動きするドルや円などの通貨の中から利益率が最も大きい組み合わせを90％以上の確率で瞬時に見つけ出し、100万分の１秒単位で売買の注文ができるということです。 数年後の実用化を目指して改良を進める予定で、実用化されれば金融取引の在り方を大きく変える可能性があるとしています。 計算技術をめぐっては、スーパーコンピューターをはるかにしのぐ性能が期待される「量子コンピューター」の開発競争が世界的に進んでいますが、装置が大きいなど、多くの課題があります。 一方、東芝が今回開発した機器は、量子コンピューターに近い性能を実現した一方で、小型なのが特徴だとしています。 会社は、災害が起きた時に最適
Python + Pyomoによる(非線形)数値最適化 - Easy to type
TL; DR Pythonのデータマネジメント技術と数値最適化をスムーズに繋げたい Pyomoを使うことで自然な記法でモデルを組み立てることが出来る Webドキュメントは貧弱だが、コミュニティは活発! 概要 数値最適化は機械学習や数値モデリングの基礎も基礎ですが、単に役に立ちます。Pythonという観点を度外視すれば、いろいろな手段がありますが、基本的には共通するフローがあります。 現象から最適化したい目的関数を決定する 目的関数に付随する制約条件を立式化する データを用意し、モデリング言語を記述する モデルをソルバーへ投入し、解を得る こういった作業をするための環境は商用でも色々と売られていまして、例えばAIMMS社とか、GAMS社、AMPL社といった会社は最適化の開発環境や言語を作って販売しています。 もちろん非商用でも、こういう団体は存在し、COIN-ORではライブラリやソルバーを開
Pythonでベイズ最適化を行うパッケージ GPyOpt - Qiita
ベイズ最適化とは ベイズ最適化は，ガウス過程(Gaussian Process)というベイズ的にカーネル回帰を行う機械学習手法を使って，何らかの関数を最適化する手法です．このベイズ最適化のメリットは様々で，例えば，入力が連続値でない（微分不可能な）関数に適用できたり，局所解がある関数に強かったりします．これらのメリットのため，今後様々な問題に適用可能だと考えられます．ここでは，Pythonでベイズ最適化を行うパッケージであるGPyOptについて使い方を説明します． GPyOptのインストール 環境としてanacondaを使います．最新のscipyとGPy(ガウス過程）のパッケージが必要となっています． 入力が1次元の関数最適化（解説） まずは，入力が1次元の非線形関数を最適化しましょう． 今回は，$f(x)=\cos(1.5x)+0.1x$の関数を，$0\leq x \leq 10$の範囲
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