講演情報
[5H2-OS-18a-06]不確実性下の最適化問題に対する並列計算ライブラリPyodspの開発
〇中尾 英晃1 (1. 株式会社グリッド)
キーワード：
数理最適化、Python、Pyomo、確率計画法
電力システムの運用計画、サプライチェーン最適化、金融ポートフォリオ管理など、多くの実問題では不確実性を考慮した意思決定が求められます。しかし、多段階確率最適化問題や大規模な2段階確率計画問題は、シナリオ数や時間ステップの増加に伴い計算量が指数的に増大し、求解が困難になります。本発表では、こうした問題に対する効率的な求解を実現するPythonライブラリ「Pyodsp」を紹介します。Pyodspでは、Benders分解、双対分解、SDDPといった分解アルゴリズムを統一的なインターフェースで実装しています。
Pyodspの主な特徴は以下の通りです：
1. Pyomoベースの直感的なモデル記述
2. MPI並列化による高速化
3. サブ問題をカスタマイズ可能にする設計
本発表では、電力システムへの応用事例を通じて、並列化による計算効率の向上を定量的に示すとともに、今後の機能拡張や、他の最適化ツールとの連携の可能性についても議論します。
Pyodspの主な特徴は以下の通りです：
1. Pyomoベースの直感的なモデル記述
2. MPI並列化による高速化
3. サブ問題をカスタマイズ可能にする設計
本発表では、電力システムへの応用事例を通じて、並列化による計算効率の向上を定量的に示すとともに、今後の機能拡張や、他の最適化ツールとの連携の可能性についても議論します。