数理最適化コンサルティング・開発

ビープラウドは、Pythonと関連ライブラリを用いた数理最適化(数理計画)で、ビジネスに対する意思決定に数学的にアプローチします。数理最適化に裏付けされたシステムは、お客様が行う複雑な意思決定の効率化を実現します。数理最適化の中でも、組合せ最適化という手法を用いてお客様の課題に対するソリューションを提案しています。

コンサルティングからシステム開発まで、Pythonを活用します。Pythonでモデルを記述することにより、シンプルで保守性の高いモデリングを行うことができます。また、多くの数理最適化のソフトウェア(ソルバー)がPythonの数理モデルをサポートしています。弊社にはPythonを用いた豊富なシステム開発の知見もありますので、複数のシステムと連携した開発も可能です。

数理最適化に関するご相談がありましたら、ページ下部の「お問い合わせ」よりお気軽にご連絡ください。

数理最適化とは

数理最適化とは、データをもとにモデルを作成し、リソースの上限や制限に応じた最適な意思決定をサポートする手法です。ビジネスにて蓄積された膨大なデータや、機械学習等により予測された情報を活用し、業務上の課題を数学的に解決していきます。数理最適化を様々な業務に活用していくことは、DX(デジタルトランスフォーメーション)の一つと言えるでしょう。

ビジネスで数理最適化が活用される事例は多岐に及びます。例えば、配送を伴う事業における運送経路の見直しによるコストの最小化、決められた貨物量とコンテナの大きさに対応する積載量の最大化、人や物資といったリソースの最適なスケジューリングによる生産性向上など、身近な分野でも利用されています。

数理最適化サービスのプロセス

数理最適化のサービスを提供するにあたり、まずはお客様からのデータを受領しコンサルティングを行います。その後、コンサルティングの結果を反映したシステム開発へと移ります。

ヒアリングやサンプルデータの確認を経て、お見積・ご契約を行います。コンサルティングにおいてデータ分析・モデリングから最適解を利用した解決策のご提案まで行います。最適化計算においては適切なソルバーを選択し、有料のソルバーを利用する際は別途お見積りします。

コンサルティング後にシステム開発をご提案します。既存のシステムとの連携等にも対応いたします。

お客様の状況により進め方は変わることもあります。ページ下部の「お問い合わせ」よりお気軽にご相談ください。

主な使用技術

開発手法 線形最適化、組合せ最適化、チケット駆動開発、アジャイル開発
OS LinuxmacOSWindows
プログラミング言語 Python
利用ライブラリー Python-MIPOR-ToolsNumPypandasscikit-learnMatplotlibPuLP

数理最適化事例

観測衛星の運用最適化

PuLPpandasNumPyMatplotlib

複数の衛星・観測地点・地上局が存在する中で、衛星運用の制約条件・目的関数をモデル化し、最適な運用を求めるプログラムを作成、性能評価を行う。

荷物収集の経路最適化

OR-ToolspandasNumPyDjango

荷物を収集する複数の車両やルート、交通条件が存在する中で、総移動距離が最小になるようなシステムを作成し、性能評価を行う。既存のプロトタイプをお客様の現場で利用できるように改修し、システム化。

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