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PyomoでGDP (Generalized Disjunctive Programming) と呼ばれる最適化問題を解いた。GDPは論理的な制約を持つ最適化問題である。

PyomoというPythonライブラリと、Couenneという最適化ソルバを使って非凸の混合整数非線形計画問題 (MINLP) を解く方法をまとめた。

最適化モデリングツールPyomoと、最適化ソルバIPOPTを使って非線形計画問題を解く方法をまとめた。

PyomoというPythonライブラリを使って線形計画問題を解く方法をまとめた。本記事では、Pyomoの導入方法と、問題の記述方法について示す。

PandasのTimestampオブジェクトにタイムゾーンを設定する方法や、異なるタイムゾーンに変換する方法について述べる。

Atomを使って技術文書をMarkdownで書くための環境設定方法を示す。

線形計画問題に対する主双対内点法 (primal-dual interior point method) についてまとめた。

最適化でよく用いられる双対問題についてまとめた。

PandasのTimestampを使った時刻の生成や、時刻オブジェクトからの属性の取得、任意形式の文字列での出力について述べる。

辞書内包表記を使って、PandasのSeries, DataFrameを少ないコード量で作成する。

Pythonで関数の前後に処理を追加する、デコレータと呼ばれる機能について簡単にまとめた。

ウェブUIのテストツールであるseleniumを使った、ブラウザ操作の自動化についてまとめた。

はじめに Pythonのreモジュールの基本的な使い方をまとめた。また、正規表現を扱うために便利なraw文字列、および正規表現についても簡単に