Ryota Tonoue

油田計測機器メーカー→素材メーカー→電力会社 モデリングとアルゴリズムのビジネス活用に興味があります。

[Ryota Tonoue @RTonoue]

数理最適化: Optimization Night #12 に参加を申し込みました！ https://t.co/ZNRJJZW3ul #opt_night

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とても面白い！

ルービックキューブを一撃で解く専用LLMを作った｜issei_y https://t.co/yFOHOpRnwz #zenn

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@H_A_ust pulpのRustバックエンド版(4.0.0a9)もベンチマークしてみました！
結果、意外なことに、linopyより遅いだけでなく、3.3.2よりも遅くなっていました。
まだアルファ版でコードの最適化が不十分かもですが、なかなか簡単に改善するものではないかもしれません。
https://t.co/uwN3KpNECZ

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pulp卒業取消そうかな

[だーはー @H_A_ust]

PuLPの最新コードがRustバックエンドになってCP-SATサポートしてて革命起きてた笑
https://t.co/hX82qG7GBb

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pulp卒業しました

PuLP から linopy へ ― xarray ネイティブな最適化ライブラリの実力 https://t.co/D3p2ypann5 #Qiita @RTonoueより

#数理最適化 #pulp #線形計画

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@shunji_umetani 解くのが大変というのもありますが、それ以前の問題として、確率や不確かさを計算する前提や結果の良し悪しを現場の人と合意するのがとても大変だと思います。

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線形計画ソルバーのインターフェースをpulpからpython-mipに切り替えようとしたが、もうほとんどメンテナンスされてなくて断念した。悲しい
https://t.co/1DeRaYBIyc

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前職のプレスリリース、気になる
https://t.co/5dS46bM9M2
数理最適化で解けるけど、開発コストや期限の問題で見送られてしまうような仕事がたくさんものになるといいな

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@MickeyKubo コメントありがとうございます。もともと知っていたやり方で横着してしまいました。そもそもベンチマーク用の問題もわかりやすく差が出ているものをcherry-pickしてます。正確な比較はこちらですhttps://t.co/usCoyyjlBT

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記事を投稿しました！ フリーで最速のLPソルバー「cuPDLP」を試す [Python] on #Qiita https://t.co/Wf836PJAt1

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GPUを使わないpdlpは、Googleのortoolsに実装されています。
https://t.co/aDOmaWP4yu
これでも問題によってはかなり速いみたいです（ex10の問題で8.2秒）。
https://t.co/FVZ42p8lwJ

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最新のMittleman氏のMILPベンチマークにCBCの結果が載ってないのはなぜだろう...
https://t.co/EYJFxZPH2L

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ここ数年は決定論的かつ線形近似された世界で生きていたので、金融工学の式でちょっと辛くなってしまった

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gurobiグッズいただきました

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記事を投稿しました！ PRINTEMPSをWindowsで動かす [ソルバー] on #Qiita https://t.co/XdqNEvnob5

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数理最適化モデラーのPython-MIPがPython3.12で動かないのにハマって半日使ってしまった...
cffiのバージョンの問題のようで、Issueにコメントしておいた
https://t.co/nqFrDkfpug

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https://t.co/wlNbgIDnUi
数理最適化advent calendar 6日目に記事を投稿しました。

[Ryota Tonoue @RTonoue]

連続変数と離散変数が混ざるとメタヒューリスティクスの難度がかなり高くなると感じていたので、すごく勉強になった#opt_night

[Ryota Tonoue @RTonoue]

過去一面白かったです！
途中一部ついていけなかったけど
#opt_night