数理最適化: Optimization Night #3 に参加してきました。 イベントもオンラインが当たり前になってきた感じがしますね。gdgdな懇親会ができるサービスが待たれます。 今回も非常に面白い話が聞けました。発表された方、運営の方、ありがとうございました。
(株)日立製作所におけるサプライ・チェーン・マネジメント分野への数理最適化適用事例 細田順子さん
日立製作所におけるいろんな最適化の話を聞けました。
全部面白かったのですが、精度と速度のトレードオフを見ながら手法を上手く組み合わせているところが面白かったです。
サプライチェーン全体を検討するときは、時間がかかっても良いので高精度な解を出す数理最適化を使いますが、実際の運用時にはヒューリスティックな手法に数理最適化を合わせてリアルタイムに解を出していくようです。リアルなナップサックや制約付き巡回セールスマンの問題が見れました。
関税の話も面白く、当然関税を掛ける側もここまで考えてルール決めてると思うと、関税って大事だなと思いました。(小学生並み・・)
発表の後のQandAというかFujiwaraさんとの座談会的な会話も面白く、数多の戦場を切り抜けてきた猛者感がありました。数理最適化の意義を伝えるために職人さんと勝負して倒していく話が良かったです。引き分けでもコスト削減になるだけで無く、職人さんがちょっとずる(例外な処理)を入れると、ソルバーのルールもあわせて変えて行くのがバトル漫画っぽいですね。職人さんのずるはギリで使うけど、いったんルールを弱めると制約ソルバーは全力でそのルールを使いそうで勝ち目がない気がします。
最初から最後まで、数理最適化への愛にあふれる発表でした。
LT1 cute_na_catさん
ハンカチ落としの話でした。ラグランジュの未定乗数法って、実際に手で解けるんだというが驚きでした。 命を賭けたハンカチ落としは嘘喰いという漫画で登場するらしく、そこでも同じ式がでてくるとのこと。読んででみようと思ったのですが、全49巻と知って自分との稟議中。
命を賭けたハンカチ落としに巻き込まれないようにしたい。
Graph Neural Networkと物流最適化 zs さん
グラフ構造に対してニューラルネットワークを使って、最適解を求める話。 業界的に盛り上がっているらしく、論文も玉石混合っぽい雰囲気でした。 聞いていて教師データをどうするのかが気になったのですが、ちょうど質問があって助かりました。みんな同じ事思っていたのかも。 教師データとして最適解を与えるやり方もあるし、そうでないやり方もあるとのこと。
GNNと最適化、どういう使い道があるのか注目したい技術でした。