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『qiita.com』

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  • フリーで最速のLPソルバー「cuPDLP」を試す - Qiita

    3 users

    qiita.com/rtonoue

    ※上表はMittlemann氏のサイトの数値をそのまま引用。一番右のCUPDLがcuPDLPの結果を表す。 ※Scoreは最速のCOPTを1としたときの計算時間比で、小さいほどソルバーの性能が良い。 ※Solvedは65インスタンスのベンチマーク問題のうち制限時間以内に解くことができた問題数。 cuPDLPは商用のCardinal Optimizer (COPT), Optverse(OPTV)と比べると少し遅いものの、そのほかのソルバーと比べると圧倒的に高速です。特にフリーのソルバーの中で比較すると、CLPの15倍、HiGHSの9倍高速です。 3. 試してみた Google Colaboratoryで無料でGPUが使えるので、試してみました。 3.1. ライブラリインストール # システムパッケージ更新&必須ライブラリをインストール !apt-get update -y !apt-get

    • テクノロジー
    • 2025/05/14 03:31
    • ChatGPT(GPT-4)と数理最適化に関するヒアリングのロールプレイをしてみた - Qiita

      4 users

      qiita.com/rtonoue

      はじめに ※私は数理最適化で某社内の課題解決に取り組んでいる者ですが、本稿の内容は私の所属している会社での仕事に関連するものではありません ※ChatGPTに会社の機密情報は尋ねないようにしましょう! 数理最適化ってデータ分析タスクと比べてコモディティ化が進んでいないので、専門家でないとまだまだ大変ですよね? 本稿ではChatGPTを用いて数理最適化プロジェクトのタスクの一部を補助してもらえないか、検討してみました。 ヒアリングと定式化をChatGPTにお願いする 梅谷先生の著書「しっかり学ぶ数理最適化」では、課題解決の手順を4つのステップに分けています。 現実問題を最適化問題に定式化する アルゴリズムによって求解する 計算結果を分析・検証する 最適化問題とアルゴリズムを再検討する 一般的な実務を考えると、1つ目のステップは以下の3つに分解できると思います。 担当者へのヒアリング データ収

      • テクノロジー
      • 2023/03/18 10:48

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