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『qiita.com』

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  • テレビゲームのRTAにおける最適チャート追求の部分的な理論化:「進め!キノピオ隊長」の場合 - Qiita

    20 users

    qiita.com/samuelladoco

    An English version (by Google Translate) is here. お知らせ(本記事の執筆者によるRTAガイドの作成) 「進め!キノピオ隊長」Any% - Switch (Solo)のRTAガイドを作成しました。このゲームのRTA挑戦に興味がある方は、よかったらご覧ください。 本記事で得られた結果を手っ取り早く知りたい方は 計算結果をご覧ください。 改訂履歴 2023-01-03: RTA in Japan Winter 2022出場結果を追記 2022-12-26: 第1最適と第2最適(の1つ)の異なる部分について動画へのリンクを追記 2022-12-25: プログラミングコードの いけてない部分 修正した部分について追記 2022-12-22: RTA in Japan Winter 2022出場予定を追記 参考を追記 2022-12-21: 特定のステ

    • テクノロジー
    • 2022/01/12 13:07
    • Algorithm
    • game
    • funny
    • ゲーム
    • あとで読む
    • Python+PuLPによるタダで仕事に使える数理最適化( → Python-MIPがお勧め → SCIPソルバーが利用できるのでやっぱりPuLPがお勧め → 現状はSCIP専用のPySCIPOptを使おう) - Qiita

      20 users

      qiita.com/samuelladoco

      追記(2023/06/05) 数理最適化ソルバー SCIP 専用の Python インターフェース PySCIPOpt の記事を書きました。 本追記時点で Python から SCIP を使用する方法としては、この PySCIPOpt がいちばんよいと思います。 追記(2022/11/08) 数理最適化ソルバーSCIP ですが、 Since November 4, SCIP is licensed under the Apache 2.0 License. となりました。SCIPは無償のソルバーの中では速いので、それが商用利用可能になったということは大きいです。Apache 2.0 Licenseなので、少なくともSCIPの内部コードを変更せず呼び出して使う場合は、作ったコードの開示義務(昔のことばでいうGPL汚染)はないはずです。 追記日時点では、PuLPからはSCIPが利用可能、Pyt

      • テクノロジー
      • 2018/01/13 23:00
      • python
      • 数理最適化
      • 分析
      • データ

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