Barrel - Otaru University of Commerce Academic Collections This document is downloaded at: 2014-01-02T10:05:21Z Title 整数ナップサック問題が多項式時間で解ける特殊な場合 を定める条件について Author(s) 飯田, 浩志 Cita
Barrel - Otaru University of Commerce Academic Collections This document is downloaded at: 2014-01-02T10:05:21Z Title 整数ナップサック問題が多項式時間で解ける特殊な場合 を定める条件について Author(s) 飯田, 浩志 Citation Discussion paper series (2005), 101: 1-7 Issue Date 2005-07 URL http://hdl.handle.net/10252/913 Rights 整数ナップサック問題が多項式時間で解ける特殊な場合を定 める条件について 飯田浩志∗ 概 要 整数ナップサック問題は, よく知られた 0–1 ナップサック問題の数ある拡張の一つである. 0–1 ナップサック問題の拡張ゆえに, 整数
宮代 隆平 の web ページ（整数計画法メモ）
整数計画法メモ トップページへ戻る 本ページのURLが https://www.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html から https://web.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html へ変更になりました． それに応じて，本ページからリンクされているダウンロード可能なファイルについても，URLが変更になっています． はじめに このページには，数理最適化問題，特に整数最適化問題（整数計画問題）をソルバーで解く際に，知っていると役に立つかもしれない情報を雑多に記しています． 数理最適化および整数最適化（整数計画法）は強力な最適化手法の一つなのですが，「実際に解きたい時に日本語の情報があまり無い」と耳にしたのがこのページを作ったきっかけです． おことわり このページに書いてある情報は無保証であり，筆者は一切の責任を持ちません． 自己責任でご利用ください．
NEOS Server for Optimization
NEOS Server: State-of-the-Art Solvers for Numerical Optimization The NEOS Server is a free internet-based service for solving numerical optimization problems. Hosted by the Wisconsin Institute for Discovery at the University of Wisconsin in Madison, the NEOS Server provides access to more than 60 state-of-the-art solvers in more than a dozen optimization categories. Solvers hosted by the Universit
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c オペレーションズ・リサーチ はじめての列生成法 宮本 裕一郎 この記事の目的は列生成法を平易に解説することである．列生成法は線形計画問題を解くための手法であ るが，整数計画問題の高精度な近似解を得る役にも立つ．この記事では，ビンパッキング問題を例に，列生 成法の設計と実行を平易に解説する．線形計画問題と双対問題は理解している程度の読者（例えば一通りの 基礎を修めた学生）を想定している． キーワード：列生成法（column generation） ，線形計画，双対，ビンパッキング 1. はじめに 私の後輩 M 氏は数理最適化（特に整数計画法）の研 究者である．ある日の研究打合せにおいて，私が「そ こは列を生成すればよいじゃないか」と言ったところ， なお，列生成法をすでに知っている方，あるいはこの 記事を読み終えた読者は当特集号の「船舶スケジュー リング数理モデル作成の具体的手順
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
Kakuzo Iwamura
集合分割問題については、以下のPDFファイルをご覧ください。 [SCprob.pdf] 集合分割問題に御興味をお持ちになった方は、kiwamura@math.josai.ac.jpにEメールを下さい。 集合被覆問題のベンチマークテストデータの集まり Benchmark Data in LINGO7 format (zip files) 2500X2500 density 3% unicost: [A1] [A2] [A3] [A4] [A5] 2500X2500 density 2% unicost: [A1] [A2] [A3] [A4] [A5] 2500X2500 density 1.5% unicost: [A1] [A2] [A3] [A4] [A5] 2500X2500 density 1% unicost: [A1] [A2] [A3] [A4] [A5] 2500X2500
大規模最適化問題、グラフ探索、機械学習やデジタルツインなど
数理・情報系の研究者。最適化理論からアルゴリズムそれにスパコンを使った大規模計算まで。本業は最適化問題の研究でグラフ探索(Graph500 世界１位)や産学連携など。 東京科学大学 総合研究院 教授 デジタルツイン研究ユニット ユニット長 東京科学大学 情報理工学院 数理・計算科学系 教授 1: sites.google.com 2: sdpa.sourceforge.net 3: sites.google.com 4: scope-or.hatenablog.com 5: X(Twitter) : sdpaninf gigazine.net Googleは2025年を「2024年がマルチモーダルAIの基盤を築く年であったとするなら、2025年はAIが我々と共に真に考え、行動し、世界を探求し始めた年でした」と評しています。そんな2025年のGoogleの研究開発分野での進展について、Goo
List of optimization software - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "List of optimization software" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (August 2013) (Learn how and when to remove this message) Given a transformation between input and output values, described by
GLPK - Wikibooks, open books for an open world
Welcome to the Wikibook about GLPK, the GNU Linear Programming Kit for solving large-scale linear programming (LP), mixed integer programming (MIP), and other related problems. GLPK is free software and licensed under the GNU General Public License 3. This Wikibook also covers a number of related initiatives (for instance, cross-platform model editors) which have clustered around the mainline GLPK
エクセルで５０程ある数値が異なった数字を足して３，０００に最も近い組み合わせを選ぶことが出来るでしょうか - 「部分和問題」のエクセ... - Yahoo!知恵袋
もし数字を自分で決めることができるのでしたらエクセルのソルバー機能を使用するというのはいかがでしょうか？ 例えばB列に50個数字を使用した場合とC列に40個数字を使用した場合を説明します。 A1＝目標数、B1＝SUM(B3:B52)、C1=SUM(C3:C42) A2＝使用する個数、B2＝50個、C2=40個 B3＝１、B4=２、フィルハンドルを使用して５０になるまでB52＝50 C3＝１、C4=２、フィルハンドルを使用して4０になるまでC42＝40 と入力して下さい。 B列の場合を説明します。 ツール→ソルバー→目的セルでB1を選択します。（＄B$1と表示されます。絶対参照です。） 「目標値」の所で「値」を選択して3000と入力して下さい。 「変化させるセル」でB3からB52までを選択します。（＄B$3：＄B＄52と表示されます。） もし使用する数字が整数の場合は「制約条件」で 「セル参
Modeling Language GNU MathProg
1 Introduction Linear programming problem Model objects Structure of model description GNU MathProg is a modeling language intended for describing linear mathematical programming models.1 Model descriptions written in the GNU MathProg language consist of a set of statements and data blocks constructed by the user from the language elements described in this document. In a process called translatio
超速いMIPソルバを作るゾ(｀ω´)
某大学の某ゼミ生向けの課題です． ゼミ生でなくても興味がある人はドゾドゾ． 線形回帰の問題です． Lv1 y = ax1 + bx2の，aとbを求めよう！ 考え方 Z=Σ(y-ax1-bx2)^2 として， ∂Z/∂a = 0 ∂Z/∂b = 0 という条件からa，bを求める． ※Lv2とほとんど同じなのでLv2だけ解いても良いです． Lv2 y = ax1 + bx2 + c のように，切片も加えた場合の a，b，cを求めよう！ Lv3 y = w1x1 + w2x2 + ... wnxn + mのように，n項ある場合の w1..wnと切片mを求めるにはどうすれば良いか考えよう！ Lv4 前回のコンジョイント分析では、10個の説明変数がありました． ということは， y = w1x1 + w2x2 + ... + w10x10 + m のような回帰直線を求めなければなりません． これをEx
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http://web.cecs.pdx.edu/~bart/cs510cs/papers/korf-ckk.pdf
The Easiest Hard Problem: Number Partitioning
Objective Functions for Multi-Way Number Partitioning
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船舶スケジューリング
京都大学学術情報リポジトリKURENAI
http://www.math.s.chiba-u.ac.jp/~yasuda/open2all/game_Main.pdf