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
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
希望休勤務を考慮したシフト作成
nearme_tech
PRO
0
20
Hub Labeling による高速経路探索
nearme_tech
PRO
0
54
Build an AI agent with Mastra
nearme_tech
PRO
0
68
Rustで強化学習アルゴリズムを実装する vol3
nearme_tech
PRO
0
33
Webアプリケーションにおけるクラスの設計再入門
nearme_tech
PRO
1
72
AIエージェント for 予約フォーム
nearme_tech
PRO
2
140
ULID生成速度を40倍にしたった
nearme_tech
PRO
2
51
Amazon AuroraとMongoDBの アーキテクチャを比較してみたら 結構違った件について
nearme_tech
PRO
0
24
GitHub Custom Actionのレシピ
nearme_tech
PRO
0
16
Other Decks in Technology
See All in Technology
Yamla: Rustでつくるリアルタイム性を追求した機械学習基盤 / Yamla: A Rust-Based Machine Learning Platform Pursuing Real-Time Capabilities
lycorptech_jp
PRO
3
120
PHPでWebブラウザのレンダリングエンジンを実装する
dip_tech
PRO
0
200
なぜ私はいま、ここにいるのか? #もがく中堅デザイナー #プロダクトデザイナー
bengo4com
0
450
Javaで作る RAGを活用した Q&Aアプリケーション
recruitengineers
PRO
1
110
第9回情シス転職ミートアップ_テックタッチ株式会社
forester3003
0
240
Fabric + Databricks 2025.6 の最新情報ピックアップ
ryomaru0825
1
140
本が全く読めなかった過去の自分へ
genshun9
0
440
Observability в PHP без боли. Олег Мифле, тимлид Altenar
lamodatech
0
350
Witchcraft for Memory
pocke
1
350
Абьюзим random_bytes(). Фёдор Кулаков, разработчик Lamoda Tech
lamodatech
0
340
2025-06-26_Lightning_Talk_for_Lightning_Talks
_hashimo2
2
100
rubygem開発で鍛える設計力
joker1007
2
200
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
184
16k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
299
21k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.5k
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
Docker and Python
trallard
44
3.4k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
93
6.1k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.3k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.3k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
330
24k
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