2019年12月の記事一覧
Jupyter+Dashで配送計画
以前紹介したJupyterlab+DashはWndowsに対応していなかったようだが，JupyterならWindowsでも動くようだ．
とりあえず配送計画のGUIを作ってみた．
使うのはJupyterlabの方だ．CSSを使うと簡単に綺麗になる．
# Build AppViewer# external CSS stylesheetsexternal_stylesheets = [ 'ht
Jupyter Lab上でDash & Chart Studio
題名の通り，Jupyter LabでDashを動かす方法をみつけた．
Dashは（ローカル）サーバー上で稼働するので，デバッグが面倒だったが，これを使えば簡単だ．問題は，Windowsでは動かないことだ．最近では，Jupyter Labを使えば，WindowsもMacもLinuxも大差ないので，大丈夫だろう．GPU付きのサーバーにインストールしてもらって，研究室全員で作れるようになるとなお良い．
我が国の宅配業者の問題点
ちょっと聞かれたので、思いつく順に羅列しておく。
1. ラストワンマイル物流
最終の集積点（センターとか小さな郵便局）から個々の顧客への配送ならびに集荷を業界では「ラストワンマイル」輸送と呼ぶ。我が国の宅配におけるラストワンマイルの問題点は、「不在」の問題だ。誰が考えたのかは知らないが、必ず顧客からハンコもしくはサインをもらわないといけないというのが我が国のルールだ。これによって、宅配業者は、
ラストマイル配送の講演
GTのDon Ratliffさんによるラストマイルデリバリーにアナリティクスやデータサイエンスなどの技術を適用する枠組みについての講演。
スマホを使ってデータをとるくらいで、技術的には、あまり目新しいことはない。
我々は、機械学習と配送最適化の融合で、動的・確率的配送最適化を解こうとしている。アイディアは、ブーストラップ法で過去のデータから未来の需要発生データを生成し、それらに対して（確定的な もっとみる