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最適化で身近な◯◯のワクワクを取り戻そう

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社内LT大会#2の発表資料です。

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最適化で身近な◯◯のワクワクを取り戻そう

  1. 1. 最適化で身近な◯◯の ワクワクを取り戻そう
  2. 2. 学生 の頃、毎月楽しみにし ていたことありますよね?
  3. 3. 席替えという 一大イベント♡
  4. 4. 甘酸っぱい思い出が一杯ですね
  5. 5. 一転、社会人になると 沸き出るドロドロ感 「あの人とあの人は隣にしてー」 「あの人とは話して欲しいー」 「ごめん、おれ通路側嫌なんだ」 etc.
  6. 6. 「おれ、真ん中が良いんだよね」 「このオフィスにはあまりいないから、共用席で良いよ」 「あ、そこは新人さんが入ってくるから空けておいて」 「チームの中一人だけ飛び出ちゃうのはな~」 「後輩の作業が見えるように、目線の先に配置をば」 「日焼けしちゃうから窓際は嫌なんですよね」 「なんで私が端っこなんですか?軽く見てますか?」 ※ただし、やったことはないです(笑) 調整がけっこう大変(想像)
  7. 7. よろしい、これは コンピュータの仕事だ
  8. 8. 最適化への道~モデリング~ セル形式の座席 通路 グラフに置き換え ※【持論】のため向かい合わせの 配置のポイントは考慮しない 社員's 割り当て
  9. 9. 最適化への道~モデリングその②~ これ、難しい… 通路 簡易版で対処 (=隣り合う人のみ評価し、その最大値な組み合わせを探す) つまり最短経路問題に落とす 社員's 割り当て 数珠つなぎのよう に評価する セル単位に振り分け &セル範囲内で座席を最適化
  10. 10. 入力データ お互いの好感度テーブル(相互に評価ポイントを持つ)を利用! (今回はランダムに割り当て) http://namegen.chobitool.com/ ※人名はこちらから生成
  11. 11. 遺伝的アルゴリズム(GA) ✘今後のことを考えてメタヒューリスティック な手法を採用 ✘GAは名前が中ニ心をくすぐるという観点で、 この業界の中において最も重要な手法
  12. 12. GA設計 ✘遺伝子モデル 5 2 1 3 6 4 社員番号が入るイメージ … ✘流れ 初期生成 エリート保存 (上位20%) 交叉 (セルフ) スワップ 突然変異 (3%) ローテーシ ョン 淘汰 (上位80%+エリー トを次世代へ) 何世 代か 繰り 返す
  13. 13. 実装(300行くらい) 1メソッドにゴリッと実装 母集団 :80個体 エリート率 :20% 突然変異 :3% 選択方法 :ルーレット選択
  14. 14. 待つこと3000世代 (2秒くらい)
  15. 15. 実行結果 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 1 87 173 259 345 431 517 603 689 775 861 947 1033 1119 1205 1291 1377 1463 1549 1635 1721 1807 1893 1979 2065 2151 2237 2323 2409 2495 2581 2667 2753 2839 2925 スコア 平均スコア 最高スコア 初期状態は一気にスコ アが上がり、平衡状態へ スコアが上がる唯一 のポイント
  16. 16. 理想の座席表 by GA 増子 七戸 天笠 社長 増山 井山 滝野 飯山 江間 登 鹿又 中道 赤尾 小城 笹 新野 簡 三林 ✘出力結果を座席に出力
  17. 17. 考察 ✘入力データがランダムなのでよくわかりません ね! なんやこれ・・・ 増子 七戸 天笠 社長 増山 井山 滝野 飯山 江間 登 鹿又 中道 赤尾 小城 笹 新野 簡 三林
  18. 18. おしまい ✘地味に面倒なもの=自動化のチャンス!? ✘遺伝的アルゴリズムは何か格好いい ✘他のネタも募集しています♪
  19. 19. ご清聴 ありがとうございました

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