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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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2021年1月の記事一覧

予測と在庫管理の融合

予測と在庫管理の融合

従来の需要予測の研究と在庫管理の研究は別々に行われてきた. 予測では,非定常な需要を仮定し,在庫管理では定常な分布を仮定する場合が多い. これらの2つの(おそらくサプライ・チェインに対して最も重要かつ最も多くの研究が行われてきた)モデルを構築することは,永年の研究者たちの夢であったが,いまだに実務的で納得するものは出ていない.

従来の研究の多くは,以下の2つに分類される.

1. 綺麗な解析がで

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最適な欠損値処理

欠損値処理を最適化でする方法が提案されている.とはいっても,最適化すべき問題は非凸の難しい問題になるので,簡単な近似解法(貪欲改善法もどき)で行われている.それでも結果が良くなるという実験結果もあるので,SCOPでちゃんと最適化してみたらどうかと考えてみた.

K-近傍法でカテゴリーデータだけの場合だと,データi,j間の距離 d[i,j] はデータのd番目の特徴が異なるものの数として定義される.こ

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ロジスティクス・ネットワーク設計システム MELOS(解説とデモ)

ロジスティックス・ネットワーク設計システムについて簡単に解説してみました.Excelでデータを作成して試すことができます.

システムのデモページ https://www.logopt.com/demo/

Pycaretによる機械学習

AutoMLのPyCaretの解説をしています.
ここまで自動化されると,重要なのはコーディングではなく,機械学習に対する知識の方が重要になると思って,そのあたりを解説しています.