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 つづき
Search
NearMeの技術発表資料です
PRO
November 25, 2022
Science
0
99
最適化入門2 つづき
NearMeの技術発表資料です
PRO
November 25, 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 Science
See All in Science
地表面抽出の方法であるSMRFについて紹介
kentaitakura
1
740
統計的因果探索: 背景知識とデータにより因果仮説を探索する
sshimizu2006
4
910
深層学習を用いた根菜類の個数カウントによる収量推定法の開発
kentaitakura
0
160
Machine Learning for Materials (Challenge)
aronwalsh
0
300
メール送信サーバの集約における透過型SMTP プロキシの定量評価 / Quantitative Evaluation of Transparent SMTP Proxy in Email Sending Server Aggregation
linyows
0
930
データベース11: 正規化(1/2) - 望ましくない関係スキーマ
trycycle
PRO
0
640
01_篠原弘道_SIPガバニングボード座長_ポスコロSIPへの期待.pdf
sip3ristex
0
530
Cross-Media Information Spaces and Architectures (CISA)
signer
PRO
3
31k
Transport information Geometry: Current and Future II
lwc2017
0
150
機械学習 - ニューラルネットワーク入門
trycycle
PRO
0
790
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
270
Masseyのレーティングを用いたフォーミュラレースドライバーの実績評価手法の開発 / Development of a Performance Evaluation Method for Formula Race Drivers Using Massey Ratings
konakalab
0
160
Featured
See All Featured
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.5k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.4k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
A better future with KSS
kneath
239
17k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
Transcript
0 最適化入門2 つづき 2022-11-25 第22回NearMe技術勉強会 Yuta Okamoto
1 目次 1. 前回までの内容 2. 単体法(シンプレクス法・線形計画法) 3. 次回予告
2 1.前回までの内容 • 非基底変数と基底変数 • 線形計画問題の標準形・一般形 • 単体法(シンプレクス法・線形計画法) 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 標準形 : 制約式が全て等式 一般形 : 制約式は等式 or 不等式 線形計画問題を解く方法の1つ
3 2.単体法(シンプレクス法・線形計画法) • 線形計画問題を解く方法の1つ
4 2.単体法(シンプレクス法・線形計画法)
5 3.次回予告 • 双対問題
6 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
7 Thank you