はてなキーワード: KKTとは
ある会社が2つの製品(XとY)を2台の機械(AとB)を使って製造しています。Xの1単位を生産するには、機械Aで50分、機械Bで30分の処理時間が必要です。Yの1単位を生産するには、機械Aで24分、機械Bで33分の処理時間が必要です。
今週の始めの時点で、在庫にはX製品が30単位、Y製品が90単位あります。今週の機械Aの利用可能な処理時間は40時間、機械Bは35時間と予測されています。
今週のX製品の需要は75単位、Y製品の需要は95単位と予測されています。会社の方針は、週末時点でのXとY製品の在庫単位数の合計を最大化することです。
1: 今週、各製品をどれだけ製造するかを決定する問題を線形計画問題として定式化してください。
2: この線形計画問題をglpkを用いて解いてください。
決定変数:
最大化 Z = (x + 30 - 75) + (y + 90 - 95) = x + y - 50
制約条件:
1. 機械Aの処理時間制約: 50x + 24y ≤ 2400 (40時間 = 2400分)
2. 機械Bの処理時間制約: 30x + 33y ≤ 2100 (35時間 = 2100分)
3. X製品の需要制約: x ≥ 45 (需要75 - 在庫30 = 45)
4. Y製品の需要制約: y ≥ 5 (需要95 - 在庫90 = 5)
5. 非負制約: x ≥ 0, y ≥ 0
GLPKで解くために、以下のようなモデルファイル(例:model.mod)を作成します:
/* 決定変数 */ var x >= 45; var y >= 5; /* 目的関数 */ maximize Z: x + y - 50; /* 制約条件 */ s.t. machine_A: 50*x + 24*y <= 2400; s.t. machine_B: 30*x + 33*y <= 2100; end;
このモデルファイルを使用して、コマンドラインで以下のコマンドを実行します:
glpsol --model model.mod -o solution.txt
GLPKが問題を解いた結果は以下です。
Problem: model Rows: 3 Columns: 2 Non-zeros: 6 Status: OPTIMAL Objective: Z = 1.25 (MAXimum) No. Row name St Activity Lower bound Upper bound Marginal ------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- ------------- 1 Z B 51.25 2 machine_A NU 2400 2400 0.0416667 3 machine_B B 1556.25 2100 No. Column name St Activity Lower bound Upper bound Marginal ------ ------------ -- ------------- ------------- ------------- ------------- 1 x NL 45 45 -1.08333 2 y B 6.25 5 Karush-Kuhn-Tucker optimality conditions: KKT.PE: max.abs.err = 4.55e-13 on row 2 max.rel.err = 9.47e-17 on row 2 High quality KKT.PB: max.abs.err = 0.00e+00 on row 0 max.rel.err = 0.00e+00 on row 0 High quality KKT.DE: max.abs.err = 0.00e+00 on column 0 max.rel.err = 0.00e+00 on column 0 High quality KKT.DB: max.abs.err = 0.00e+00 on row 0 max.rel.err = 0.00e+00 on row 0 High quality End of output
以下のような最適解が得られます:
Z = 1.25 (週末時点での余剰在庫数)
この結果から、会社は今週、X製品を45単位、Y製品を6.25単位製造するべきであることがわかります。これにより、週末時点での余剰在庫数は1.25単位となり、最大化されます。
http://www.kkt.jp/information/info_20160421.html
21日放送の「ミヤネ屋」の中で、熊本県民テレビ(KKT)の男性アナウンサーが、益城町の避難所で焼き芋の炊き出しをしていたボランティアの男性をインタビューした際「焼き芋の行列にいた少女を雨の中に追いやり、 ずぶ濡れにさせた」という指摘を視聴者の方からいただきました。
少女2人は焼き芋の炊き出しを手伝っており、 列に並んではいませんでした。インタビューが始まったので自発的に退いたものです。 指摘を受けてKKTは22日、アナウンサーを再び益城町の避難所に派遣し、 少女とその親族に対して改めて一連の経緯を説明したところ、少女2人には「テレビ局にどかされた」という自覚はありませんでした。
以上のことから、KKTではアナウンサーが焼き芋の炊き出しを邪魔したり、 無理に雨の中に出したりした事実はなかったと判断していますが、 この映像で視聴者の方々に不快な思いをさせたとすれば、お詫び申し上げます。 KKTは、今後も被災地の方々に寄り添う報道に努めてまいります。
こんな感じでどうだろう。
21日放送の「ミヤネ屋」の中で、熊本県民テレビ(KKT)の男性アナウンサーが、益城町の避難所で焼き芋の炊き出しをしていたボランティアの男性をインタビューした際「焼き芋の行列にいた少女を雨の中に追いやり、 ずぶ濡れにさせた」という指摘を視聴者の方からいただきました。
指摘を受けてKKTは22日、アウンサーを再び益城町の避難所に派遣し、 当事者の少女らとそのご親族に対して一連の経緯を説明し、お話を伺いました。少女らによれば、当時は焼き芋の炊き出しを手伝っていて、列には並んでいなかったとのことでした。また、「テレビ局にどかされた」という自覚はなく、インタビューが始まったので自発的に退いていただいたとのことでした。
以上のことから、KKTではアナウンサーが無理に雨の中に追いやったという事実はなかったと判断しておりますが、この映像で視聴者の方々、並びに被災者の方々に不快な思いをさせたことについてはお詫び申し上げます。
最初の段落はそのままでいい。言いたいことを先に書かずに落ち着いて話は時系列に並べる。当事者から聞いたことはあくまで伝聞の形にする。「炊き出しを邪魔した」のくだりはいらない。当事者も含めて被災者の方々にもお詫び申し上げる。お詫びに仮定を入れない。寄り添う報道は強調したいので独立させる。