数理最適化

Benders Decomposition(ベンダー分解)は問題を二つのmain, sub問題に分割することで問題を解きやすくするテクニックです。次のような性質がある問題に有効です。Kohji Nishimuraさんの「双対変数を直感的に理解したい」から引用しています。 決定変数にyが一部含まれているが、もしこのyがなかったら解くのが簡単な問題なのになぁ、といったシチュエーションは数理最適化にて頻繁に起こる。例えば yがなければ残った問題が複数の小さな問題に分解できる yが離散変数 (バイナリ変数等)であるため、yさえ固定できてしまえば残りの問題が線形計画問題として解ける 双対変数はややこしい…

はじめに 本記事はNTTドコモ Advent Calendar 2023の7日目の記事です。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部2年目の杉山です。 業務ではAI技術等のビジネス適用をしております。 入社してから2年目になりますが、たった2年の間にも社内におけるデータ活用は広がりを見せております。 データにあまり詳しくない人でも簡単に使えるAutoMLツールの台頭もあり、モデリングやモデルから出力されるスコアの活用はより身近なものになってきていると感じています。 そうなってくると研究開発チームとしてはスコアの算出だけではなく、その先の意思決定部分も含めた技術開発をすることで更になる…

はじめに こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている福島です. 主にReal-Time-Bidding (RTB)における入札最適化の研究・開発などを担当しています. マイクロアドが提供する広告配信プラットフォーム(DSP)であるUNIVERSE Adsには予算管理の仕組みがいくつかあります. 今回はその中で配信制御のための自動予算分配について紹介します. はじめに UNIVERSE Adsにおける広告の構成 キャンペーン予算の最適分配 分配率最適化問題として定式化 予算分配後の配信制御 おわりに UNIVERSE Adsにおける広告の構成 UNIVERSE Adにおける広告は以…

言い訳 ①目的関数・制約条件の設定 ②挫折：最大流問題 ③なんかぐちゃぐちゃやってたらできた：遺伝アルゴリズム パラメータ設定 評価関数 交差 突然変異 次世代作成 繰り返し処理 ④今後 言い訳 …お久しぶりになってしまった。 言い訳させていただくと、 ①仕事が忙しい 全国の小児科医の皆様もそうだと思うが6月入ってから感染症の流行がえぐい。 午前外来が午後まで終わらないのは当たり前、病棟も満床が基本。 母数が増えたせいで重症例もちょいちょい。 というわけでお昼休みに勉強してたのが昼飯すら食えず。 ②学会準備 なんか学会発表が重なった関係で仕事後も永遠にスライド作りに明け暮れる日々(現在進行形)…

「AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング」を読むシリーズ 前回 defpediatric.hatenablog.com 今回から「数理最適化編」になる 数理最適化 ①全検索 深さ優先探索(DPS) 動的計画法(Dinamic programming:DP) ②ヒューステリック 最近傍法 遺伝アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA) 数理最適化 数理最適化とは最適化問題を定式化して、それを解くこと。 定式化は目的関数(最小または最大にする数式)と制約を設定して 解く方法は 全パターンを計算して最適解を見つける ヒューリスティック ヒューリスティックは経験的…

はじめに 医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの事業領域で高齢社会の情報インフラを構築している、株式会社エス・エム・エスのAnalytics&Innovation推進部（以下、A&I推進部）の新卒3年目の小貝です。現在は主に介護職向け求人情報サービスである「カイゴジョブ」のデータ分析・アルゴリズム開発を担当しています。 A&I推進部はエス・エム・エス社内のデータを横断的に収集し、データの分析や加工から、データに基づく施策展開までを行う部門です。部門の役割としては以下の3つが挙げられます。 事業課題解決：事業会社のデータ活用組織として、PL貢献をする 技術開発：データ活用組織としての専門性…

はじめに 統計学にしても経済学にしても、応用数学の中でも非常に重要な分野である「最適化問題」を最適化手法入門 データサイエンス入門シリーズ作者:寒野善博講談社Amazonなどを参考に学んでいきます。 前回 https://power-of-awareness.com/entry/2023/02/17/050000power-of-awareness.com はじめに 前回 2. 線形計画と凸2次計画 2.3 線形計画問題の解法 2.3.2 2段解法 2.3.3 内点法 2.3.4 内点法の多項式性 2.3.5 Pythonによる実装例 参考文献 2. 線形計画と凸2次計画 まずはシンプルで分か…

Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。 数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、 実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れるタスクです。 このタスクを簡単にしたいとは日々思っていたところですが、最近 OpenAI o1 というモデルの論理的推論能力が高いらしいという聞きました。この賢いLLMがモデリングのお手伝いをしてくれたら嬉しいですね！ 今日は数理最適化問題(混合整数計画問題)のモデリングをどれだけLLMに任せられるのか、簡単な実験…

先日読了。 マンガでわかる 数理最適化 作者:中山舜民,オフィスsawa オーム社 Amazon 基本的な話。線形計画問題と非線形計画問題。単体法（端点を全探索）と内点法（内部を移動）。

9/9の週に名古屋でOR学会のシンポジウムや研究発表会を聴いてきた。 そこで興味深かった事例研究の話と、事例研究の発表がなぜ難しいのかについて書いてみたい。 配合計画 研究発表会の2日目には企業事例交流会として事例研究の発表がいろいろあった。 その一つが飼料の配合計画の話。 これは動物に与える飼料を複数の原料をうまいこと配合して作ろうという問題。 飼料販売では原料費のコストが売上の9割を占めていて、営業利益は2%とかなんだとか。 そのため、原料費を抑える必要があるとのこと。 最近は原料費や輸送費の高騰もあって、その重要性はさらに増しているらしい。 解きたい問題は、複数の原料を混ぜ合わせる量を決…

明日から最高気温30度を下回る日が続くらしい。 しかし雨も多くなる。 まだ蒸し暑い日は続くのだろう。 アクセス確認 Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門

… アクセス確認 AI Python Python-MIP

主に一般向け製品やサービスを提供している企業等からのリリース、お知らせを不定期に収集しています。対象企業は徐々に数を増やしていく予定です。キャンペーン情報、イベント情報等の関連する情報も掲載しています。 ランキング参加中インターネット Hamee 2024-08-30 モバイルアクセサリーブランド「iFace（アイフェイス）」インフルエンサー・田久保夏鈴がブランドディレクターを務めるファッションブランド「PINUE（ピヌエ）」とのコラボスマホケース 2024年8月30日（金）より販売開始 楽天市場 Amazon Yahoo! ＬＩＮＥヤフー 2024年8月30日 「LINE ポコポコ」、岩田剛…

はじめに こんにちは！NRI の松岡です。 私は業務で React や Next.js を扱う機会が多く、6 月にオランダ・アムステルダムで開催された React Summit に参加してきました。 この記事では、React Summit の内容や現地での経験についてご紹介します！ なお、この記事はJSNation の参加レポートの続きとなります。 What's React Summit? React Summit とは React に関するカンファレンスで、GitNation Foundation という団体が主催しています。このカンファレンスは、JSNation の翌日に同じ会場で開催され…

こんにちは、PyQチームです。 今回はプログラミング・Pythonを学習し始めるときに、目的別にどのように学習を進めたら良いかがわかるロードマップを紹介します。 すでに学習を始めている人でも、これからの目標を設定する上で活用してもらえたら嬉しいです。 PyQロードマップについて データ分析を学びたい 数理的アプローチによる問題解決を学びたい プログラミングの試験勉強をしたい Python 3 エンジニア認定基礎試験の対策をしたい Python 3 エンジニア認定データ分析試験の対策をしたい まとめ PyQロードマップについて PyQでは学びたいことや目標別に、ロードマップを用意しています。 何…

はじめに こんにちは．人工知能研究所の金森です． 富士通研究所では「説明可能AI（XAI）技術を用いた意思決定支援」に関する研究開発を行っており，現実世界の意思決定タスクへの適用（例えば，エンゲージメント調査データに基づいた従業員の生産性向上アクションの発見）に取り組んでいます． このたび，我々の研究成果である「アクション説明を考慮した決定木および木アンサンブルの学習技術」に関する研究論文が，機械学習分野の主要な国際会議である ICML2024 に spotlight 論文（投稿論文の上位3.5%！） として採択されたので，その内容を紹介します． 対象論文 タイトル: Learning Dec…

※ 掲載内容は寄稿日現在の情報です。現在も本記事の職種が同条件で募集されているかどうかは要確認 はじめに 株式会社KUNOは、人工知能（AI）、特に深層学習・機械学習の研究開発における専門性と、クラウド技術の実装力を武器に成長を続けるベンチャー企業です。今回、同社が募集しているのは機械学習・深層学習エンジニア（データサイエンティスト）の職種です。この記事では、求人情報から読み取れる企業の特徴や、仕事の魅力、さらには業界の動向までを深掘りしていきます。 株式会社KUNOの企業概要 株式会社KUNOは、2014年8月に設立された比較的若い企業です。資本金9,000,000円、従業員数23人と、まだ…

※ 掲載内容は寄稿日現在の情報です。現在も本記事の職種が同条件で募集されているかどうかは要確認 はじめに 今回ご紹介するのは、エムシーデジタル株式会社が募集しているソフトウェアエンジニアの仕事です。この仕事は、三菱商事の100%出資によって設立されたテクノロジーカンパニーで、幅広い産業のデジタル化に携わる機会を提供しています。機械学習や数理最適化の技術を実用化し、顧客の課題を解決するプロダクトやシステムの開発に取り組むという、非常にやりがいのある仕事内容となっています。 エムシーデジタル株式会社とは エムシーデジタル株式会社（以下、MC Digital）は、2019年9月に三菱商事からの全額出…

※ 掲載内容は寄稿日現在の情報です。現在も本記事の職種が同条件で募集されているかどうかは要確認 はじめに 今回ご紹介するのは、株式会社JDSCが募集しているデータサイエンティストの求人です。この企業は、AIプロダクト開発を通じて日本社会のアップグレードを目指す革新的な企業として知られています。デジタル時代において、データサイエンスの重要性が増す中、JDSCは最先端の技術を駆使して社会課題の解決に取り組んでいます。 株式会社JDSCとデータサイエンティストの仕事について 株式会社JDSCは、「UPGRADE JAPAN」をコンセプトに掲げ、データサイエンスとAI技術を活用して日本社会の課題解決に…