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Rubyによる組合せ最適化
- 1. Rubyによる組合せ最適化 Masaki Takeuchi @m4i 2015-11-13 RubyWorld Conference 2015
- 2. Masaki Takeuchi 竹内 真樹 @m4i ウィンワークス株式会社 Chief Scientist
- 3. 本日の内容 1 • 最適化問題とは何か 2 • 応用分野と勤務スケジューリング問題 3 • なぜRubyを使うのか
- 4. 本日の内容 1 • 最適化問題とは何か 2 • 応用分野と勤務スケジューリング問題 3 • なぜRubyを使うのか
- 6. 利益を最大化するには？ 製品X 製品Y 利用可能量 利益 2 3 原料A 1 2 12 原料B 3 2 18
- 7. 利益を最大化するには？ 製品X 製品Y 利用可能量 利益 2 3 原料A 1 2 12 原料B 3 2 18 6個 ×6 = 12 ×6 = 6 ×6 = 18
- 8. 利益を最大化するには？ 製品X 製品Y 利用可能量 利益 2 3 原料A 1 2 12 原料B 3 2 18 6個 18 = 6× 12 = 6× 12 = 6×
- 9. 利益を最大化するには？ 製品X 製品Y 利用可能量 利益 2 3 原料A 1 2 12 原料B 3 2 18
- 10. 利益を最大化するには？ 製品X 製品Y 利用可能量 利益 2𝑥 + 3𝑦 原料A 𝑥 + 2𝑦 ≤ 12 原料B 3𝑥 + 2𝑦 ≤ 18
- 23. 定式化 (formulation) maximize subject to 2𝑥 + 3𝑦 𝑥 + 2𝑦 ≤ 12 3𝑥 + 2𝑦 ≤ 18 𝑥, 𝑦 ≥ 0 𝑥, 𝑦 は整数 目的関数 (objective function) 制約条件 (constraint)
- 24. 最適化問題 (optimization problem) とは 条件を満たす解の中で最適なものを求める問題 数理最適化 (mathematical optimization) 目的関数と制約条件が線形式 線形最適化 (linear optimization) 変数が整数 整数最適化 (integer optimization)
- 25. 最適化ソルバ • 定式化した数理モデルを与えると結果を返してくれる • 無料のものから有料のものまでさまざま • 本日は Gurobi Optimizer を利用
- 26. Rubyによる最適化プログラム maximize subject to 2𝑥 + 3𝑦 𝑥 + 2𝑦 ≤ 12 3𝑥 + 2𝑦 ≤ 18 𝑥, 𝑦 ≥ 0 𝑥, 𝑦 は整数 require 'gurobi‘ model = Gurobi::Model.new x = model.add_var(vtype: :integer) y = model.add_var(vtype: :integer) model.maximize x * 2 + y * 3 model.add_constr x + y * 2 <= 12 model.add_constr x * 3 + y * 2 <= 18 model.optimize https://github.com/m4i/gurobi-jruby を利用
- 27. 本日の内容 1 • 最適化問題とは何か 2 • 応用分野と勤務スケジューリング問題 3 • なぜRubyを使うのか
- 28. 最適化の事例 試合スケジュール決定 • NFLの17週間の256試合のスケジュール作成 ガスの生産最適化 • ガス経路計画 • ガスの仕様、未精製ガスの生産バランスに関する将来計画 発電所用ダムへの水の流路、流量の決定 • コロンビア川に直列に並ぶ6つの発電所ダムへの最適配水 • 環境保護、保養、洪水制御などの制約を満たしダムを最適管理 引用元: http://www.octobersky.jp/casestudy/
- 29. 勤務スケジューリング
- 30. 勤務スケジューリングは何が大変？ 分類 具体例 1 就業規則に基づいた休日割り当て 連続勤務日数、各月の公休日数 2 現場の運用に合った適切なスタッフの配置 開店、閉店時のスタッフ、催事対応 3 繁閑に整合した人数配分 平日、週末の忙しさに応じた人数配分 4 各スタッフの希望 公休の希望、アルバイトスタッフの勤務可能 日 5 公平で、無理のないシフト割り当て 早番/遅番の回数、休日の公休割り当て、遅 番の翌日は早番にしない 6 総就業時間予算以内のシフト割り当て 繁忙月と閑散月の人件費のコントロール
- 31. 勤務スケジューリングの定式化 変数 𝑤𝑖𝑗𝑘 は 「𝑖 日にスタッフ 𝑗 がシフト 𝑘 に 就くかどうか」 𝑤𝑖𝑗𝑘 ∈ {0,1} 𝑤𝑖𝑗𝑘 スタッフ𝑗 日にち 𝑖
- 45. 目標関数：ペナルティの合計を最小化 必要人員数と割当てた スタッフ数の差(Gap)を 最小化 働きやすい勤務の 組み合わせなどの 違反回数の合計を最小化 シフト割り当て回数の公平化 勤務人数の平準化 勤務効率 働きやすさ 公平性 i h ij MaximumNdPenaltycPenaltybGapaMinimize ...21: a, b. c, d… は評価の重み係数
- 46. 本日の内容 1 • 最適化問題とは何か 2 • 応用分野と勤務スケジューリング問題 3 • なぜRubyを使うのか
- 48. 2.x 3.x 1.x オンプレミス SaaS 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 4.x Web ASP ➠ Ruby on Rails ➠ 最適化 C++ ➠ JRuby ➠ WINWORKS One の歴史
- 49. なぜRubyを使うのか require 'gurobi‘ model = Gurobi::Model.new x = model.add_var(vtype: :integer) y = model.add_var(vtype: :integer) model.maximize x * 2 + y * 3 model.add_constr x + y * 2 <= 12 model.add_constr x * 3 + y * 2 <= 18 model.optimize 最適化の式をわかりやすい形でコード上で表現できる
- 50. なぜRubyを使うのか import gurobi.GRB; import gurobi.GRBEnv; import gurobi.GRBException; import gurobi.GRBLinExpr; import gurobi.GRBModel; import gurobi.GRBVar; public class ProductionPlanning { public static void main(String[] args) throws GRBException { GRBEnv env = new GRBEnv(); GRBModel model = new GRBModel(env); GRBVar x = model.addVar(0.0, GRB.INFINITY, 0.0, GRB.INTEGER, null); GRBVar y = model.addVar(0.0, GRB.INFINITY, 0.0, GRB.INTEGER, null); model.update(); // miximize: 2x + 3y GRBLinExpr expr = new GRBLinExpr(); expr.addTerm(2, x); expr.addTerm(3, y); model.setObjective(expr, GRB.MAXIMIZE); // x + 2y <= 12 expr = new GRBLinExpr(); expr.addTerm(1, x); expr.addTerm(2, y); model.addConstr(expr, GRB.LESS_EQUAL, 12, null); // 3x + 2y <= 18 expr = new GRBLinExpr(); expr.addTerm(3, x); expr.addTerm(2, y); model.addConstr(expr, GRB.LESS_EQUAL, 18, null); model.update(); model.optimize(); } require 'gurobi‘ model = Gurobi::Model.new x = model.add_var(vtype: :integer) y = model.add_var(vtype: :integer) model.maximize x * 2 + y * 3 model.add_constr x + y * 2 <= 12 model.add_constr x * 3 + y * 2 <= 18 model.optimize 最適化の式をわかりやすい形でコード上で表現できる
- 52. 本日の内容 1 • 最適化問題とは何か 2 • 応用分野と勤務スケジューリング問題 3 • なぜRubyを使うのか
- 53. 最後に