ちょっとかしこく生きよう

※2018-05-23 23:50 式が間違っていたので修正。

Transcript

1. ちょっとかしこく生きよう なごみそ@Kawasaki.rb 60th
2. 自己紹介 • 名前: なごみそ（@NagominHotMotto） • 仕事: 夏と冬に有明周辺で戦うこと • 副業: SEっぽいことをしています
3. 使用できるロッカーも変更になるため ロッカーの再割当てが必要になった 社内の席替え
4. 会社から出てきた割当案が あまりにも ク◦ だった
5. 何が ク◦ だったか
6. 何が◦ソだったか • 思考を完全停止させた配置 – 社員番号順に配置させただけ • 自席とロッカーが 遠い ここ◦ソ
7. 頭にきたのでロッカーの割当を 数理最適化 するプログラムを作った
8. 数理最適化してみた ロッカーの割当てを 整数計画問題 にした – 線形計画問題（Integer Programming; IP）: • 目的関数が線形関数で表現できて変数ベクトルの 要素が整数のみ かつ制約条件が線形関数と不等式で表現できる問題
9. どんなことをしたか • 式を作る • 座席とロッカーの座標情報を取得する • ソルバーで解く
10. どんなことをしたか • 式を作る • 座席とロッカーの座標情報を取得する • ソルバーで解く
11. 式を作る • もろもろ定義 – 座席: – ロッカー: – 定数: – 変数:
12. 式を作る • 目的関数 – 全員の座席からロッカーまでの距離総和 – これが最小になる x を探す
13. 式を作る • 制約条件 – ロッカーはひとり必ず1個割当てる – ロッカー1区画にはn人まで割当てられる
14. どんなことをしたか • 式を作る • 座席とロッカーの座標情報を取得する • ソルバーで解く
15. 座席とロッカーの 座標情報を取得する • 座席とロッカーの地図はExcel製（ここもク◦） • Pandas + Xlrd でデータフレームとして読込み • データフレームの0行0列要素を原点として 座席とロッカーの座標を取得 さくら いずみ うづき りん あこ みお ロッカーA ロッカーB さくら=(0,1) いずみ=(1,1) あここ=(0,2) ロッカーA=(0,6) ロッカーB=(1,6) S L
16. どんなことをしたか • 式を作る • 座席とロッカーの座標情報を取得する • ソルバーで解く
17. ソルバーで解く • PuLP ( https://pythonhosted.org/PuLP/) • Python用の線形計問題最適化モジュール • 作って式を違和感なくコード化できる（と思った）
18. 直感的（？） x = { (l, s): pulp.LpVariable( name='{}:{}'.format(l, s), lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger ) for l, s in product(L, S) }
19. 直感的（？） problem += pulp.lpSum( c[l, s] * x[l, s] for l, s in product(L, S) ), 'TotalDistance'
20. 直感的（？） for l in L: problem += \ sum(x[l, s] for s in s) <= n, \ 'Constraint_leq_{}'.format(l)
21. 最近はあんまりメンテされていないみたい
22. 本当に席に近いロッカーを 手に入れられたのか？
23. こたえ 微妙でした
24. 反省 • 総和でしか評価していないのでバラツキがある – 遠いヒトと近いヒトがいる（私は遠かった……） • 忖度できていない – エラいヒトも問答無用で遠い場所に配置
25. ちょっとかしこく生きよう • 何気ない身近な問題を技術でカイゼンできた • 思考停止は誰も幸せにならないよね – 歩く距離が伸びて疲れる...... – 人手で割当てるの面倒くさい...... • 要改善点 – バラツキを考慮する – 忖度できるように条件を考える
26. おしまい