東芝 研究開発センター：研究開発ライブラリ 世界最速・最大規模の組合せ最適化を可能にする画期的なアルゴリズムの開発について－物流・創薬など社会課題を短時間で解決するサービスプラットフォームの構築に向けて－
情報通信プラットフォーム / 知能化システム 前のページに戻る 世界最速・最大規模の組合せ最適化を可能にする画期的なアルゴリズムの開発について －物流・創薬など社会課題を短時間で解決するサービスプラットフォームの構築に向けて－ 当社は、物流における効率的な配送ルートの探索や新薬開発における最も有効な分子構造の決定、収益性の高い金融商品の組合せなど膨大な組合せパターンの中から最良のものを選び出す組合せ最適化技術において、従来方式の約10倍となる世界最高速度、世界最大規模の最適化に成功しました。 本技術「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」は、従来の技術では困難であった複雑で大規模な組合せ最適化問題の高精度な近似解（良解）の短時間導出が可能となるだけでなく、既存の計算機を活用した低コストでの大規模化を可能にするものであり、現在の最適化プロセスを一変させる可能性があると考えられます。 シミュレーテ
OR-Tools | Google for Developers
About OR-Tools OR-Tools is an open source software suite for optimization, tuned for tackling the world's toughest problems in vehicle routing, flows, integer and linear programming, and constraint programming. After modeling your problem in the programming language of your choice, you can use any of a half dozen solvers to solve it: commercial solvers such as Gurobi or CPLEX, or open-source solve
Machine learning is making pesto even more delicious
What makes basil so good? In some cases, it’s AI. Machine learning has been used to create basil plants that are extra-delicious. While we sadly cannot report firsthand on the herb’s taste, the effort reflects a broader trend that involves using data science and machine learning to improve agriculture. The researchers behind the AI-optimized basil used machine learning to determine the growing con
自動交渉AIから見る"AI同士がつながる世界"
Mercari Advent Calendar 2017の7日目です。 今回は、まだあまり知られていないAI同士の交渉についてメルカリでインターンをしている@keita0qがお話しします。 自動交渉とは 自動交渉とはマルチエージェントシステムモデルの一つであり、AI同士がそれぞれの合理性に従って合意形成を行うことを指します。 自動交渉において重要な構成要素は以下の４つです。 1. 交渉の目的 交渉の目的となる結果は、合意(Agreement)です。 交渉に参加するエージェントはその社会において個人的、社会的に満足の行く合意形成を行うために交渉します。 2. 交渉に参加するエージェント 二者の場合は二者間交渉、複数の場合はマルチパーティー交渉と呼ばれます。 各エージェントは3、4で述べるプロトコル、戦略を実装している必要があります。 3. 交渉プロトコル 交渉を行う場合にエージェントが相互に
Particle Swarm Optimization
Introduction Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique developed by Dr. Eberhart and Dr. Kennedy in 1995, inspired by social behavior of bird flocking or fish schooling. PSO shares many similarities with evolutionary computation techniques such as Genetic Algorithms (GA). The system is initialized with a population of random solutions and searches fo
Welcome to CVXPY — CVXPY 0.4.11 documentation
Welcome to CVXPY� Join the CVXPY mailing list and Gitter chat for the best CVXPY support! Try the new, improved CVXPY 1.0, available here. Please report any bugs you find! CVXPY is a Python-embedded modeling language for convex optimization problems. It allows you to express your problem in a natural way that follows the math, rather than in the restrictive standard form required by solvers. For e
テキスト自動要約メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 前から気になっててほっといてた自動要約についてメモ。 文短縮とか試してみたい。 テキスト要約 与えられたテキストをより短いテキストに簡潔にまとめること 要約率 = (要約後の文字数or文数) / (与えらえたテキストの文字数or文数) 要約の過程 以下の3つがある(とされている) 1.テキストの解析と理解 2.要約の内部表現への変換/変形 3.内部表現から要約テキストの生成 ただし、これらをすべてきちんとやるのは難しい 人間の場合は、以下のような行為が行われているとか 不要句の削除 文の結合 構文的変形 句の言い換え 句の置き換え 文の並び替え 考慮すべき点 長さ ジャンル/分野 単一文/複数文 なんのための要約か？利用方法 出力形式 重要文抽出 テキストから重要な文を抜き出す要約手法 なんらかの情報をもとに重要度を計算 要約率などの条件を満たすまで文を選択する 機械学習や確率値
SCVNGR's Secret Game Mechanics Playdeck | TechCrunch
Some companies keep a playbook of product tips, tricks and trade secrets. Zynga has an internal playbook, for instance, that is a collection of “concepts, techniques, know-how and best practices for developing successful and distinctive social games”. Zynga’s playbook has entered the realm of legend and was even the subject of a lawsuit. SCVNGR, which makes a mobile game with real-world challenges
http://www.ai.u-hyogo.ac.jp/~arima/arima.pdf
2002 5 8 , 1 , , GNP, , , t yt 1, 2, . . . , T , {yt}T t=1 = {y1, y2, · · · , yT } (1) 1: Iowa City 2: GDP 1 Iowa City 12 3 GDP , , 1 2 , , (1) T Y1, Y2, · · · , YT {1, 2, . . . , T} , , {Yt}t≥1 = {Y1, Y2, Y3, · · ·} (2) (2) , , , {Yt}t≥1 , E(Yt) (3) Var(Yt) = E[(Yt − E(Yt))2 ] (4) Corr(Yt, Yt−k) = E[(Yt − E(Yt))(Yt−k − E(Yt−k))]/Var(Yt) (5) (3), (4) Yt , (5) Yt Yt−k , {Yt}t≥1 k t , 2 k , E(Yt) =
NPO法人ビュー・コミュニケーションズ
わが国経済社会は未曾有の激動に直面し、 地球規模の競争環境への適応とＩＴ （情報技術）活用の ビジネス革新がその渦の中心にあります。 ビュー・コミュニケーションズはこれらによる課題に対し、 ＩＴ面でのボランティア支援を行うべく活動を続けています。
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は
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Traveling Santa 2018 - Prime Paths | Kaggle
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PuLP による線型計画問題の解き方ことはじめ - Qiita
組合せ最適化を体系的に知ってPythonで実行してみよう PyCon 2015
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数理最適化とPython
組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
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