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
最適化入門2
Search
NearMeの技術発表資料です
October 21, 2022
Science
0
83
最適化入門2
NearMeの技術発表資料です
October 21, 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
第83回NearMe技術勉強会.pptx.pdf
nearme_tech
0
6
Dynamic Vehicle Routing のシミュレーションを Streamlitで作ってみた
nearme_tech
0
32
ログ監視ツールについて調べてみた
nearme_tech
0
22
(インターン生が大学院で行なっている)研究紹介
nearme_tech
0
16
拡散モデルの概要 −§2. スコアベースモデルについて−
nearme_tech
0
35
jinja2を用いたログファイルの一覧化
nearme_tech
0
31
プログラミング言語を作る
nearme_tech
0
16
Bunファースト開発
nearme_tech
0
22
streamlitを使った数理最適化ダッシュボード
nearme_tech
0
66
Other Decks in Science
See All in Science
Non-Gaussian methods for causal discovery
sshimizu2006
0
160
OptimizationNight~機械学習と数理最適化の融合~
hidenari
0
260
2023-10-03-FOGBoston
lcolladotor
0
150
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
910
ChatGPT によるプログラミング授業の課題の解答生成の評価
toskamiya
0
250
名古屋市立大学データサイエンス学部 夏のオープンキャンパス模擬授業20230818
ncu_ds
0
650
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
250
Pokemon Roughs
shoryuuken
0
350
Scoring probability model based on service landing location and ranking points in men’s professional tennis matches
konakalab
0
150
OpenFOAM初級編チュートリアル(キャビティ流れ)
kamakiri1225
0
250
BMI 研究はなぜ同じ失敗を繰り返すのか(日本BMI研究会, 2021.11.5)
ykamit
1
1.9k
東大・松尾研主催 LLM Summer 2023 コンペ解法 (11位 – 20位枠での優秀賞)
hayataka88
0
150
Featured
See All Featured
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
95
10k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
240
1.2M
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
124
32k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
335
39k
Facilitating Awesome Meetings
lara
39
5.5k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
10
830
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
242
12k
Embracing the Ebb and Flow
colly
78
4.1k
What the flash - Photography Introduction
edds
64
11k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
59
3.8k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
14
2k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
160
13k
Transcript
0 最適化入門2 2022-10-14 第17回NearMe技術勉強会 Yuta Okamoto
1 目次 1. 前回までの内容 2. 非基底変数と基底変数 3. 線形計画問題の標準形・一般形 4. 単体法(シンプレクス法・線形計画法)
5. 次回予告
2 1.前回までの内容 • 線形計画問題とは? • 実行可能領域 • 実行可能領域のタイプ こんなやつ →
制約を全て満たす領域(凸多面体) 実行不能 実行可能(非有界・有界)
3 2.非基底変数と基底変数 • 変数の数 : n • 制約式の数 : m
とする. 制約式が全て一次独立な時, n-m個の変数を0とおく→残りのm個の変数も自動的に値が決まる 非基底変数 : 0とおいた変数 基底変数 : 0とおかなかった変数
4 3.線形計画問題の標準形・一般形 標準形 一般形
5 4.単体法(シンプレクス法・線形計画法) • 線形計画問題はどうやって解くのか? ◦ その1つが単体法 ◦ 実行可能領域(凸多面体)をある法則に従って探索することで 最適解を必ず見つけることができる キーワード
: 基底解,ピボット操作,最適性判定,幾何学的意味
6 5.次回予告 • 双対問題
7 出典 • 金谷健一. 「これなら分かる最適化数学」. 共立出版. 2005年, 249p
8 Thank you