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ちょっとかしこく生きよう
なごみそ@Kawasaki.rb 60th
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自己紹介
● 名前: なごみそ（@NagominHotMotto）
● 仕事: 夏と冬に有明周辺で戦うこと
● 副業: SEっぽいことをしています
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使用できるロッカーも変更になるため
ロッカーの再割当てが必要になった
社内の席替え
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会社から出てきた割当案が
あまりにも ク○ だった
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何が ク○ だったか
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何が○ソだったか
● 思考を完全停止させた配置
– 社員番号順に配置させただけ
● 自席とロッカーが 遠い
ここ○ソ
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頭にきたのでロッカーの割当を
数理最適化 するプログラムを作った
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数理最適化してみた
ロッカーの割当てを 整数計画問題 にした
– 線形計画問題（Integer Programming; IP）:
● 目的関数が線形関数で表現できて変数ベクトルの
要素が整数のみ
かつ制約条件が線形関数と不等式で表現できる問題
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どんなことをしたか
● 式を作る
● 座席とロッカーの座標情報を取得する
● ソルバーで解く
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どんなことをしたか
● 式を作る
● 座席とロッカーの座標情報を取得する
● ソルバーで解く
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式を作る
● もろもろ定義
– 座席:
– ロッカー:
– 定数:
– 変数:
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式を作る
● 目的関数
– 全員の座席からロッカーまでの距離総和
– これが最小になる x を探す
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式を作る
● 制約条件
– ロッカーはひとり必ず1個割当てる
– ロッカー1区画にはn人まで割当てられる
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どんなことをしたか
● 式を作る
● 座席とロッカーの座標情報を取得する
● ソルバーで解く
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座席とロッカーの
座標情報を取得する
● 座席とロッカーの地図はExcel製（ここもク○）
● Pandas + Xlrd でデータフレームとして読込み
● データフレームの0行0列要素を原点として
座席とロッカーの座標を取得
さくら いずみ うづき りん
あこ みお
ロッカーA ロッカーB
さくら=(0,1)
いずみ=(1,1)
あここ=(0,2)
ロッカーA=(0,6)
ロッカーB=(1,6)
S
L
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どんなことをしたか
● 式を作る
● 座席とロッカーの座標情報を取得する
● ソルバーで解く
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ソルバーで解く
● PuLP ( https://pythonhosted.org/PuLP/)
● Python用の線形計問題最適化モジュール
● 作って式を違和感なくコード化できる（と思った）
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直感的（？）
x = {
(l, s): pulp.LpVariable(
name='{}:{}'.format(l, s),
lowBound=0,
upBound=1,
cat=pulp.LpInteger
)
for l, s in product(L, S)
}
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直感的（？）
problem += pulp.lpSum(
c[l, s] * x[l, s]
for l, s in product(L, S)
), 'TotalDistance'
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直感的（？）
for l in L:
problem += \
sum(x[l, s] for s in s) <= n, \
'Constraint_leq_{}'.format(l)
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最近はあんまりメンテされていないみたい
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本当に席に近いロッカーを
手に入れられたのか？
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こたえ
微妙でした
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反省
● 総和でしか評価していないのでバラツキがある
– 遠いヒトと近いヒトがいる（私は遠かった……）
● 忖度できていない
– エラいヒトも問答無用で遠い場所に配置
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ちょっとかしこく生きよう
● 何気ない身近な問題を技術でカイゼンできた
● 思考停止は誰も幸せにならないよね
– 歩く距離が伸びて疲れる......
– 人手で割当てるの面倒くさい......
● 要改善点
– バラツキを考慮する
– 忖度できるように条件を考える
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おしまい