Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
MIP Learn
Search
NearMeの技術発表資料です
PRO
November 10, 2023
Programming
0
190
MIP Learn
NearMeの技術発表資料です
PRO
November 10, 2023
Tweet
Share
More Decks by NearMeの技術発表資料です
See All by NearMeの技術発表資料です
ローカルLLMを⽤いてコード補完を⾏う VSCode拡張機能を作ってみた
nearme_tech
PRO
0
80
初めてのmarimo (ハンズオン)
nearme_tech
PRO
0
18
ローカルLLM
nearme_tech
PRO
0
32
LlamaIndex Workflow: Build Practical AI Agents Fast
nearme_tech
PRO
0
19
Box-Muller法
nearme_tech
PRO
1
34
Kiro触ってみた
nearme_tech
PRO
0
250
今だからこそ入門する Server-Sent Events (SSE)
nearme_tech
PRO
4
520
ReactNative のアップグレード作業が (意外に)楽しかった話
nearme_tech
PRO
2
120
強化学習アルゴリズムPPOの改善案を考えてみた
nearme_tech
PRO
0
78
Other Decks in Programming
See All in Programming
ZOZOにおけるAI活用の現在 ~モバイルアプリ開発でのAI活用状況と事例~
zozotech
PRO
8
5.6k
Developing static sites with Ruby
okuramasafumi
0
280
モデル駆動設計をやってみようワークショップ開催報告(Modeling Forum2025) / model driven design workshop report
haru860
0
270
AIエージェントを活かすPM術 AI駆動開発の現場から
gyuta
0
410
AIの誤りが許されない業務システムにおいて“信頼されるAI” を目指す / building-trusted-ai-systems
yuya4
6
3.3k
【Streamlit x Snowflake】データ基盤からアプリ開発・AI活用まで、すべてをSnowflake内で実現
ayumu_yamaguchi
1
120
Go コードベースの構成と AI コンテキスト定義
andpad
0
120
【CA.ai #3】Google ADKを活用したAI Agent開発と運用知見
harappa80
0
310
AIコーディングエージェント(NotebookLM)
kondai24
0
180
テストやOSS開発に役立つSetup PHP Action
matsuo_atsushi
0
150
從冷知識到漏洞,你不懂的 Web,駭客懂 - Huli @ WebConf Taiwan 2025
aszx87410
2
2.5k
ローターアクトEクラブ アメリカンナイト:川端 柚菜 氏(Japan O.K. ローターアクトEクラブ 会長):2720 Japan O.K. ロータリーEクラブ2025年12月1日卓話
2720japanoke
0
730
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.1k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
1
100
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Transcript
0 MIP Learn 2022-11-10 第67回NearMe技術勉強会 Yuta OKAMOTO
1 ⽬次 1. MIPとは? a. 概要 b. 具体例 2. MIP
Learnとは? a. 概要 b. 強み‧弱み c. チュートリアル
2 1. MIPとは? • MIPはMixed Integer Programmingの略 • 変数が整数値または実数値をとる最適化問題のこと ◦
整数値または実数値なのでMixed • 例えば... ◦ ナップサック問題 ◦ 巡回セールスマン問題 ◦ 配送計画問題 ◦ スケジューリング問題
3 2. MIP Learnとは? • https://github.com/ANL-CEEESA/MIPLearn • 機械学習と数理最適化の統合アプローチの1つ • 過去の数理最適化で解いた結果を学習し,新しい問題を高速に解
く枠組み ◦ 機械学習モデルが解のヒントや制約を返すことで高速化!!
4 2. MIP Learnとは? • ヒント • 部分解 ?
5 2. MIP Learnとは? • 強み・弱み ✅ : 普通のMIPソルバーと異なり,無駄な変数・制約式が大量にある 場合に有効
ピュアな機械学習と異なり,得られた解の実行可能性や最適性 に ついても保証できる ❌ : インスタンスに対する解をたくさん用意する必要性 バージョンが1未満なのでサポートできてないこともある
6 • 個人的にすごいと思うところ ◦ 無駄な変数・制約式を機械学習で取り除いてしまおうという発想 ▪ 解空間をうまく削る方法としてカットがあるがそれっぽいものを機械学習で作ってしま おうという発想がすごい! 2. MIP
Learnとは?
7 • チュートリアル - 扱う最適化問題 発電機起動停止計画問題: 目的関数: 発電機の総運転費 = 燃料費
+ 起動費 制約式: 各発電機の供給電力量上下限制約,需給電力量のバランス 2. MIP Learnとは?
8 2. MIP Learnとは? • チュートリアル - ノートブック a. 問題定義
b. 学習用データ作成 c. 学習・テスト問題を解く d. 解を取得 https://gist.github.com/yutaokamoto/0df429cd4ed916a0f645b 6d11a65a11c
9 参考文献 • Mikio Kubo.「数理最適化と機械学習の融合アプローチについて」(2023年 03月26日)『note』(参照 2023年11月10日) https://note.com/mikiokubo/n/n3e69ac323bfa • 一般社団法人電気学会.「用語解説 第90回テーマ: 発電機起動停止計画
問題(UC)」(2020年10月01日)『電気学会HP』(参照 2023年11月 10日)https://www.iee.jp/pes/termb_090/
10 Thank you