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
最適化への入り口
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
NearMeの技術発表資料です
PRO
June 24, 2022
Technology
0
130
最適化への入り口
NearMeの技術発表資料です
PRO
June 24, 2022
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
Tile38 Overview
nearme_tech
PRO
0
35
Rust 製のコードエディタ “Zed” を使ってみた
nearme_tech
PRO
0
210
実践で使えるtorchのテンソル演算
nearme_tech
PRO
0
21
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
440
初めてのmarimo (ハンズオン)
nearme_tech
PRO
0
34
ローカルLLM
nearme_tech
PRO
0
55
LlamaIndex Workflow: Build Practical AI Agents Fast
nearme_tech
PRO
0
34
Box-Muller法
nearme_tech
PRO
1
55
Kiro触ってみた
nearme_tech
PRO
0
410
Other Decks in Technology
See All in Technology
~Everything as Codeを諦めない~ 後からCDK
mu7889yoon
3
510
AIエージェントに必要なのはデータではなく文脈だった/ai-agent-context-graph-mybest
jonnojun
1
250
ファインディの横断SREがTakumi byGMOと取り組む、セキュリティと開発スピードの両立
rvirus0817
1
1.6k
Agent Skils
dip_tech
PRO
0
130
量子クラウドサービスの裏側 〜Deep Dive into OQTOPUS〜
oqtopus
0
150
ランサムウェア対策としてのpnpm導入のススメ
ishikawa_satoru
0
220
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
670
Ruby版 JSXのRuxが気になる
sansantech
PRO
0
170
コンテナセキュリティの最新事情 ~ 2026年版 ~
kyohmizu
6
1.9k
Cloud Runでコロプラが挑む 生成AI×ゲーム『神魔狩りのツクヨミ』の裏側
colopl
0
140
(技術的には)社内システムもOKなブラウザエージェントを作ってみた!
har1101
0
240
旅先で iPad + Neovim で iOS 開発・執筆した話
zozotech
PRO
0
100
Featured
See All Featured
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
2
250
Abbi's Birthday
coloredviolet
1
4.8k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8.4k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.1k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
120
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.7k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.8k
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
1
440
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
350
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.8k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
50
Transcript
0 最適化への入口 2022-06-24 第3回NearMe技術勉強会 Yuta Okamoto
1 目次 1. 最適化問題とは? 2. 組合せ最適化問題とは? 3. 組合せ最適化問題を解くのは難しい 4. 巡回セールスマン問題とは?
2 • 以下のように表されるもの. 1.最適化問題とは? 目的関数 制約条件 与えられた制約条件の下である目的関数を最小にする解を求める
3 • 最適化問題のうち,組み合わせ的な構造を持つもの. • 例えば... ◦ 図形配置問題 ◦ 巡回セールスマン問題 ◦
配送計画問題 2.組み合わせ最適化問題とは?
4 • 多くの組合せ最適化問題は,規模が大きくなると厳密な最適解を求めるのが極 めて難しい. 3.組合せ最適化問題を解くのは難しい こんなイメージ...
5 • 組合せ最適化問題の解を求める方法は以下のように分類できる. • 厳密な最適解を求める方法 • 近似的な最適解を求める方法 ◦ 理論的な裏付けのあるもの ◦
経験則に基づくもの 3.組合せ最適化問題を解くのは難しい ヒューリスティクス (ヒューリスティック)
6 • 直感的な説明は以下. 4.巡回セールスマン問題とは? いくつかの都市があり, ある都市から出発したセールスマンがすべての都市を巡 回して出発した都市へ戻ってくる時, セールスマンが歩く距離を最小にするような都市の巡り方 を求めたい. どんなヒューリスティクスが思いつきますか??
7 • 柳浦睦憲,茨木俊秀.「組合せ最適化 - メタ戦略を中心として」.朝倉出版.2001,237p • 久保幹雄,J.P.ペドロソ.「メタヒューリスティクスの数理」.共立出版.2009,227p 出典
8 Thank you