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Pythonによる最適化

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最適化やデータ解析はPythonを使うと瞬時にできるよ,という話です.
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2020年8月の記事一覧

移動時間と配送計画

サプライ・チェインの諸問題に対しては、地点間の移動時間・距離・費用を算出する必要があることがままある。

Google Mapは高い。無料だとOpenStreetMapのOSRMが定番だが、使いにくい。

調べてみたらopentouteserviceなるものを見つけた。大学発らしい。

軽く使ってみた。地図描画はfoliumを使う。両方ともpipで入る。

import openrouteserv

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新技術によるサプライ・チェイン改革

新技術によるサプライ・チェイン改革

講義で学生さんが色々と意見をくれた新技術とサプライ・チェインの関係について外部ブログにまとめてみました.

ビデオとかもありますので,新技術についてご興味のある方はどうぞ.

コロナ禍で重要になる追加の2つの最適化モデル

コロナ禍で重要になる2つの最適化問題を追加してみた.

一つは制約最適化で,実際の応用として,災害時にクラスターをなるべく起こさない,かつ感染したときに死に至る可能性が高い人を感染させないように避難所に割り当てる問題に適用している.

これは,昔やった学生同士の相性を考慮して学生寮の部屋割を決める問題の応用で,避難所やホテルの部屋への割り当てを最適化する.

もう一つは,予約の最適化だ.理論として

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コロナ禍で重要になる4つの最適化モデル

コロナは当分収まりそうにない.これを乗り越えるにはオンライン会議,オンライン講義も重要だが,企業の効率化や生き残りのためには,4つの問題が重要になると思われる.

1.シフト最適化
コロナ禍においては,人的資源(スタッフ)の適切な配置が重要性を増すと考えられます.たとえば,スーパーのレジに適切な人数を適切な時間に配置しないと,お客さんがたくさん並んでしまい,コロナへの感染危険度が増します.そのよう

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オンライン講義の問題点(と解決法)

1.資料を読ませてレポート何千字という手抜き教員が多い.これが重なるとひどいことになる.講義の不足をレポート時間で補おうという作戦なのだろう.オンラインで講義をしていた先生も,力尽きて後は課題でというパターンが多いようだ.

>これを解決するには,授業評価をして,それを教員の処遇に反映させることだ.コロナのため(?)に授業評価をしないことに決めた大学もあるようだが,意味が分からない.課題だけ出して

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封筒の裏の計算

封筒の裏の計算

簡単な計算で問題に対する洞察を得ようというアプローチを封筒の裏の計算と呼ぶ.

先日亡くなったBartholdi III先生の得意技だが,彼のwarehouse scienceのページのリンクが切れていたので検索してみたら, ある会社が管理してくれているようだ.

この会社も封筒の裏の計算のサービスを提供している.基本的なデータから,1件あたりの配達費用などの指標を計算するものだ.

中身がどうな

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