【2024年1月18日】Gurobi Optimization ソリューション セミナー2024
【2024年1月18日】

株式会社オクトーバー・スカイ
和多田　茂
(Gurobi Optimization, LLC　Managing Director/Vice President)

Gurobi Optimization, LLC
Chairman of the Board and Chief Scientist/Co-founder
Edward Rothberg

【講演概要】
本講演では、新バージョンGurobi 11.0の概要をご説明します。まず、Gurobiの基本的機能に関するパフォーマンスの向上について、そして、非線形機能（多項式、冪乗、対数、指数、三角関数）についての新しい特徴をご説明します。この非線形機能により、Gurobi 10.0よりサポートされた区分線形近似機能は、さらに強化されました。これは、非線形関数の動的近似という新しい特徴により達成され、これまでの静的近似に比較すると、さらに短時間で正確な解を得られます。
本講演では、最適化を学んだり、利用するのに役立つリソースについての概要もご説明します。最初の例は、対話的なウェブ上のゲームで、ブリートゲームといいます。最適化について初めて学ぶ人（学生、ビジネスマネージャなど）は、これにより、最適化とは何か、何が問題を難しくしているのかを、具体的に理解することができます。また、Gurobi OptiModsというPythonプログラムに関する新しいオープンソースプロジェクトについても、ご説明します。このプロジェクトは、共通的に使われている最適化資源への高度なアクセスの実現を目指しています。

日本電気株式会社
コーポレート事業開発部門
量子コンピューティング統括部
シニアプロフェッショナル
千嶋 博 氏

【講演概要】
様々なリスクや機会がある昨今、競争力向上に向け、複雑な意思決定をより迅速に行うことが、企業にとってより重要な課題となっています。このような課題に応える技術として量子コンピューティング技術が期待されていますが、数理最適化技術との特徴の違いを把握し、両技術を適材適所に活用することが最も重要です。本講演では、ビジネスにどのように活用できるのか、事例を用いてご紹介致します。

株式会社オクトーバー・スカイ
最適化コンサルティング
シニアマネージャー
乾　伸雄

【講演概要】
よく書かれる数理モデルでは、一つの要素を目的関数としてモデル化することが多いです。しかし、多くの実際の業務では、複数の目的関数が必要になります。このような複数の目的関数を持つ数理モデルの最適化のことを多目的最適化と呼びます。Gurobiにおける多目的最適化では、BlendedおよびHierarchicalの二つを利用できます。これらは、業務的な目的に合う解を得ることのほかに、目的関数に応じてパラメータを変えたい、初期解をうまく見つけたい、最適化時間を短くしたいなど、様々な用途で使われます。本講演では、多目的関数を使ったいくつかの例をご紹介致します。

株式会社ヨックモッククレア
生産管理部
課長
安齋　博輝　氏

【講演概要】
複雑で業務負荷が大きい生産計画の立案･調整業務を、長らく熟練の計画担当者の知識･経験に依存していたため、業務の属人化、後継者の不在、他の関連業務の遅延という問題を引き起こしていました。これらの課題を解消するために、複数のシステムを比較・検討した結果、数理最適化ツールを採用し、業務改革を目指すことにしましたので、弊社の取り組みをご紹介致します。

株式会社ユーズウェア
代表取締役
小川名 剛彦　氏

【講演概要】
飼料配合計算において、LP（線形計画法）計算をMIP（混合整数計画法）計算で行う事で、配合コスト削減や余剰成分等を抑えることが出来るサービス（最適解2.0）をご紹介致します。

Gurobi Optimization, LLC
Chairman of the Board and Chief Scientist/Co-founder
Edward Rothberg

【講演概要】
SAP SE　(ERP ベンダー）
ISV（Independent Software Vendor）におけるGurobi 適用事例
SAPは、エンタープライズ アプリケーションソフトウェアのマーケットリーダーとして、あらゆる業界の企業が、インテリジェント企業として、サプライチェーン全体に行き渡る透明性、回復力、持続可能性を提供するネットワーク構築ができるよう支援をしています。お客様に最も強力なプランニング ソリューションを提供するため、SAPは2015年にGurobiとの提携を決め、2019年にはそのパートナーシップを更に大幅に拡大しました。このパートナーシップにより、プランナーは、利用可能で最速かつ最も堅牢なテクノロジーを使用して、様々なシナリオに対して最適な結果を計算できるようになりました。本事例では、SAPのお客様がこのパートナーシップによって実現したメリットのいくつかをご紹介します。

Mondelēz International, Inc　(食品会社：【主要食品】OREO、RITZ etc)
ロジスティックスにおけるGurobi適用事例
モンデリーズ インターナショナルは、世界的なスナック菓子の大手メーカーです。 モンデリーズ トルコの複雑な物流問題により、手作業でのプロセスに大きな問題が発生したとき、同社はArute Solutionsに、トルコ全土に自社製品を配送するための自動輸送スケジューリングシステムの構築を依頼しました。このシステムは、混合整数計画（MIP）モデルとGurobiを使用して構築されました。

株式会社オクトーバー・スカイ
中村　ひろみ
(Gurobi Optimization, LLC　Vice President)