streamlitを使った数理最適化ダッシュボード

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1. 0 streamlitを使った 数理最適化ダッシュボード 2024-01-12 第74回NearMe技術勉強会 Yuta OKAMOTO
2. 1 目次 1. なぜ作ろうと思ったのか？ 2. 今回作ったダッシュボード
3. 2 1.なぜ作ろうと思ったのか - 理由 以下のような経験から，プログラムの実行結果を可視化したいと思っ たから • シミュレーションをエンジニア以外の人もできるようにしたい • 案件の提案段階でプロトタイプが必要 プログラムの実行結果が可視化できれば • 非エンジニアに対する正確な情報共有に役立ちそう • （ついでにデバッグに役立ちそう）
4. 3 1.なぜ作ろうと思ったのか - 比較 参考 : • https://docs.kanaries.net/ja/topics/Streamlit/streamlit-vs-dash • https://qiita.com/OgawaHideyuki/items/f2b7aef8b8d61051f382 方法 利点 欠点 Streamlit (https://streamlit.io/) • 構築がとても簡単 • プロトタイプ作成に向いている • 大規模なプロジェクトには不向 き？ Dash (https://dash.plotly.com/) • 構築が簡単 • 複雑なプロジェクトに向いてい る • Streamlitに比べて細かく作ら なければならない Panel (https://panel.holoviz.org/) • 構築が簡単 • Streamlitと互換性あり • Streamlit，Dashに比べてまだ 新しいのでコミュニティでのナ レッジ不足の不安 Google Colaboratoryなどノート ブック形式 • 構築が簡単 • インターフェースやや難
5. 4 2.今回作ったダッシュボード - 作ったもの 特定の最適化問題（今回はシンプルTSP）について， • ノード数を変更して求解 • 求解結果を可視化して表示する というもの https://gist.github.com/yutaokamoto/15bdb6b2e9eab6c02 051f89e67b27e05
6. 5 2.今回作ったダッシュボード - 使い方 セットアップ $ pip install streamlit adjustText $ streamlit run tsp_dashboard.py 使い方 1. ノード数を変更 2. 問題例の作成ボタン → 問題例を作成・問題例タブに表示 3. 解の計算ボタン → 解を計算・解タブに表示
7. 6 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 サイドバーの設定
8. 7 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 サイドバーの設定
9. 8 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 問題例の作成
10. 9 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 問題例の描画
11. 10 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 問題例の描画
12. 11 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 解の計算
13. 12 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 解の計算
14. 13 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 解の描画
15. 14 2.今回作ったダッシュボード - コード解説 解の描画
16. 15 2.今回作ったダッシュボード - はまった点 はまったところ • 再実行の際の変数の保存 ◦ アプリ上のウィジェットを操作するとプログラムが再実行される ◦ プログラムを再実行すると変数などが全てリセットされる ◦ st.session_stateを使う ▪ 辞書型のオブジェクト ▪ pythonのDictと同じ使い心地
17. 16 2.今回作ったダッシュボード - 今後の展望 • 実際の地理データを使って問題例作成・求解・描画 →Streamlit-foliumの利用
18. 17 Thank you