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algorithmに関するtnalのブックマーク (5)

  • 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

  • 手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD

    この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2

    手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
  • 中学生にもわかるウェーブレット行列 - アスペ日記

    id:echizen_tm さんの記事「ウェーブレット木の効率的で簡単な実装 "The Wavelet Matrix"」から始まったウェーブレット行列ブームから半年以上が過ぎ、すでに枯れた技術として確立されつつある感があります。 …嘘です。 日以外ではあんまり来ていません。 理由としては、やはりアルファベット圏では単語境界が明確であるため、こちらの記事で書かれているような「キーワード分割の難易度」といったことがあまり問題にならないということがあるかもしれません。 まあ、そういうわけで局所的に来ているウェーブレット行列ですが、日語をはじめとする単語境界のない言語圏にとっては重要なネタであると思うため、解説記事を書き直して*1みようと思います。 ウェーブレット行列でできること 主となる操作は、文字列に対する 定数時間の rank() と select()*2 です。 rank() は、「文

  • おねえさんを組み合わせ爆発から救う:完結編おねえさんは星になった - きしだのHatena

    おねえさんを組み合わせ爆発から救うために、経路をZDDとして表したら、すっきりと経路情報が扱えました。 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20121018#1350528607 あとは、このZDDを効率よく構築できれば、おねえさんを救えそうです。このZDDの構築には、クヌース先生の開発したSimpathアルゴリズムを使うと非常に効率よく構築できます。 前回生成したZDDを見ると、同じノードにまとまっているものがいくつかあることがわかります。特に後半になるとどんどん同じパターンになるものがまとめられていきます。 つまり、この経路問題のZDDを構築するときには、いかに同じパターンになるものをまとめるかが鍵になるということです。 Simpathでは、辺の端だけに注目して、同じパターンになっていればそれ以降のノードを使いまわすという考え方で、ノードをまとめていきます。 つ

    おねえさんを組み合わせ爆発から救う:完結編おねえさんは星になった - きしだのHatena
  • Count-Min Sketch のライブラリを公開しました

    2012-02-17 Count-Min Sketch のライブラリを公開しました written by Susumu Yata. はじめに 先日 groonga プロジェクトでの利用を目的として開発しているライブラリ Madoka を公開しました.Madoka は Count-Min Sketch という手法をライブラリ化したものであり,文書集合に含まれるキーワードの頻度を求める,クエリの頻度を求める,などの用途に使うことができます. s-yata/madoka - GitHub Documentation - Madoka ライブラリの使い方についてはドキュメントに書いてあるので,こちらは Count-Min Sketch と Madoka の特徴をまとめた内容になっています. Count-Min Sketch 頻度を求めることが目的であれば,ハッシュ表による連想配列を使うのが,おそら

    Count-Min Sketch のライブラリを公開しました
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