Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ちょっとかしこく生きよう
Search
なごみそ
May 23, 2018
Technology
0
600
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。
なごみそ
May 23, 2018
Tweet
Share
More Decks by なごみそ
See All by なごみそ
デレマス呼称表から見える アイドルの関係(?)
nagomiso
1
1.2k
ネットワーク分析してみた
nagomiso
2
480
JUMAN++で分かち書きをしたかった...
nagomiso
0
78
さよなら Storm
nagomiso
0
41
ここが変だよ Apache Storm
nagomiso
0
18
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS IoT 超入門 2025
hattori
0
330
やる気のない自分との向き合い方/How to Deal with Your Unmotivated Self
sanogemaru
0
490
「れきちず」のこれまでとこれから - 誰にでもわかりやすい歴史地図を目指して / FOSS4G 2025 Japan
hjmkth
1
300
[Codex Meetup Japan #1] Codex-Powered Mobile Apps Development
korodroid
2
470
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
160
自動テストのコストと向き合ってみた
qa
1
220
BI ツールはもういらない?Amazon RedShift & MCP Server で試みる新しいデータ分析アプローチ
cdataj
0
110
ガバメントクラウドの概要と自治体事例(名古屋市)
techniczna
2
230
OCI Network Firewall 概要
oracle4engineer
PRO
2
7.9k
LLMアプリの地上戦開発計画と運用実践 / 2025.10.15 GPU UNITE 2025
smiyawaki0820
1
460
セキュアな認可付きリモートMCPサーバーをAWSマネージドサービスでつくろう! / Let's build an OAuth protected remote MCP server based on AWS managed services
kaminashi
3
310
ユーザーの声とAI検証で進める、プロダクトディスカバリー
sansantech
PRO
1
130
Featured
See All Featured
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.5k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
526
40k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.5k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Visualization
eitanlees
149
16k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.9k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
23k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Transcript
ちょっとかしこく生きよう なごみそ@Kawasaki.rb 60th
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
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
会社から出てきた割当案が あまりにも ク◦ だった
何が ク◦ だったか
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
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
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
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
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
式を作る • もろもろ定義 – 座席: – ロッカー: – 定数: –
変数:
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
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
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
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
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
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)
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) }
直感的(?) problem += pulp.lpSum( c[l, s] * x[l, s] for
l, s in product(L, S) ), 'TotalDistance'
直感的(?) for l in L: problem += \ sum(x[l, s]
for s in s) <= n, \ 'Constraint_leq_{}'.format(l)
最近はあんまりメンテされていないみたい
本当に席に近いロッカーを 手に入れられたのか?
こたえ 微妙でした
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
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
おしまい