【論文メモ】都市・農村の混在地域における救急車配置場所＆台数割当問題
論文名
Håkon Leknes, Eirik Skorge Aartuna, Henrik Andersson, Marielle Christiansena, Tobias Andersson Granbergb: Strategic ambulance location for heterogeneous regions - ScienceDirect, European Journal of Operational Research Volume 260, Issue 1, 1 July 2017, Pages 122-133.
どんなもの？
都市部と農村部など異種の需要と複数の目的関数が混在する地域における、救急車配置場所と台数の割り当て問題。シミュレーションでは簡略化のために地域の需要や目的関数を一つにすることが多いが、現実的には複雑な状況な場合が多い。
先行研究と比べてどこがすごい？
- 「混合地域」での問題を定式化した（需要と目的関数を複数に）
- 需要の計算において、線形待ち行列理論に基づくモデルを利用することで、分枝限定法など理論的な収束を保証した手法が使える
技術や手法のキモはどこ？
混合整数線形計画法
議論はある？
需要と供給時間の時間的変動を踏まえ、救急車ステーション間の依存性を考慮したより正確なモデルを検討する必要がある。
次に読むべき論文は？
包括的な文献レビュー（ 「混合地域」での問題定式化の難しさはどこにある？）
R. Aringhieri, M. Bruni, S. Khodaparasti, J. van Essen Emergency medical services and beyond: Addressing new challenges through a wide literature review Computers & Operations Research, 78 (2017), pp. 349-368.
【書評】3日でマスター Javascript
職務でJavascriptを触ることになったので、最初にJavascriptを勉強した際に使った書籍で復習。
https://www.amazon.co.jp/3%E6%97%A5%E3%81%A7%E3%83%9E%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC-JavaScript-%E4%BC%8A%E8%97%A4-%E9%9D%99%E9%A6%99/dp/4883379345www.amazon.co.jp
本書の構成
書名の通り、3日間の勉強でJavascriptの基礎を学べる内容になっている。1日ごとに学べるよう3分割されている。
Day1
- Javascriptの実行環境
- プログラミングの基礎
- 変数、演算子
- 数値、文字列、論理値、変数、オブジェクト
他のプログラミング言語を触ったことがあれば、サラッと読み流せる。Javascriptではこんな風に書くんだなーと。
Day2
- 条件文
- 繰り返し文
- 関数、スコープ
- 組み込みオブジェクト
ここもDay1同様、ほぼ読み流せる。組み込みオブジェクトを使うと、いろいろ便利にできるよって話。
Day3
ここはDay2までと打って変わって、アプリケーションを作る段階になって必要となる仕組み。読んで覚えるというより、全体像を把握して適宜調べながら利用する感じか。
所感
プログラミングの基礎から、実際のアプリケーションを作る際の全体像まで、よくまとまっていると思う。Day2とDay3の飛躍が少し大きすぎる気もしたが、「3日でマスター」するためには若干無理やり押し込まざるを得なかったのかなと。
【遊戯王デュエルリンクス】スタンバイバーンがバブルマンで復活！？
デッキレシピ。後ほど回し方など追加します。
スマホとPASMOだけ持って、山手線を徒歩で一周した話
夏休み最後に、何となく「山手線を徒歩で一周」をやってみたかったので、挑戦することにした。
筆者のスペック
- 20代前半、男性
- 中高は陸上部（跳躍競技）
- 大学からは運動をしていなかったが、今年4月くらいからテニスやウォーキングを始めた
出発前ステータス
格好・持ち物
半袖短パンの運動ができる格好。靴はランニングシューズ。
できる限り荷物を減らすため、スマホとPASMOだけを携帯することに。PASMOかクレジットカードかは悩んだが、自販機で飲み物を買う際に使えるPASMOを選択。
方針
基本は歩く。調子が良いときはジョギングする。
08:14 出発：上野駅
2017年9月23日（土）08:14、上野駅から出発。御徒町駅を目指す。あいにくの雨だが、天気予報によると昼前には止むらしいので強行。ここでミネラルウォーターを1本購入した。
08:58 神田駅
直進するだけなので、迷わず。
09:17 東京駅
スーツの方も多い。土曜もお疲れ様です。
09:30 有楽町駅
あまり印象がない。
11:05 品川駅
人が多く、早足で進めない。
11:26 大崎駅
この写真を撮るために階段を登った。ぼちぼち階段が憂鬱になり始める。
12:37 渋谷駅
楽天カフェなる場所で、充電器の貸出があると知るlink。喜んで向かうが、レジで確認したところPASMOが使えない。断念。
当てが外れたため、まずは充電器を購入。次の原宿駅への道中で、電源がありそうでPASMOが使えそうなカフェを探索することに。
天下のスターバックス様を見つけた際には勝利を確認したが、まさかのPASMO使用不可。そんなこんなしている間に、原宿駅に到着。クレジットカードを持ってくるべきだった。
13:18 原宿駅
ドトールでPASMO使用可の表示、そして電源付きのカウンターを発見。
充電＆昼食＆休憩で、14:03まで少し長めの滞在。水がビックリするくらいゴクゴク飲める。思えばミネラルウォーター1本しか水分を摂取していなかった。
14:23 代々木駅
次の新橋駅との距離がとても近いことに気付き、喜ぶ。
17:30 田端駅
へんぴな場所に改札がある。若干キレながら写真撮影。
18:12 到着：上野駅
出発からちょうど10時間、真っ暗な上野駅へ帰還。
https://twitter.com/upura0/status/911519337923543040
歩行距離は46.3キロ、歩数は約56000歩。下半身が全体的に痛い。
【遊戯王デュエルリンクス】ディメンション・ゲートで機能停止？「異次元の塔炎の章」攻略デッキレシピ
ミッションを無視して登り詰めるだけなら、以下のデッキがお手軽。コンピュータは「ディメンション・ゲート」を使われた時の挙動がおかしく、たびたび均衡状態(エンドしかしてこない状態)になる。例えば「ビッグ・シールド・ガードナー」を除外すると、攻撃力が2600より大きいモンスターが無いと直接攻撃してこない。回復もできるので、このイベントに適している。
ただし、序盤に出現する「シモッチバーン」には注意。別のデッキが無難。
【Jリーグ】勝ち点と新聞記事の登場数に相関があるか調べてみた
ふと気になって、勝ち点と新聞記事の登場数に相関があるか調べてみました。勝ち点を取るほど紙面に取り上げられる回数も増えるのではないかという仮説です。
検索対象
朝日新聞オンライン記事データベース「聞蔵（きくぞう）II ビジュアル」*1を用いて、1985年以降の「朝日新聞」「朝日新聞デジタル」「アエラ」「週刊朝日」に掲載された記事数を検索しました。検索クエリとしては、Jリーグ公式の順位表*2に記載されている名称を用いました。
集計結果
以下が集計結果です。
散布図
散布図で示すと以下の通りです。
線形回帰
線形回帰すると、以下の結果が得られました。
> summary(result)
Call:
lm(formula = df[, 4] ~ df[, 3])
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-41.947 -25.045 -12.475 1.805 194.732
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 92.09704 39.47469 2.333 0.033 *
df[, 3] 0.08808 1.03464 0.085 0.933
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 54.06 on 16 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.0004528, Adjusted R-squared: -0.06202
F-statistic: 0.007248 on 1 and 16 DF, p-value: 0.9332
ということで、今回は勝ち点と新聞記事の登場数に相関があるとは言えないという結果になりました。まあ冷静に考えれば、下位チームも低迷が話題になることもありますし、妥当かなと。
Rコード
df = read.csv("C:/points_and_articles.csv") # with legend library(ggplot2) library("ggrepel") g <- ggplot( df, aes ( x = df[,3], y = df[,4], label = df[,2] ) ) g <- g + geom_point( size = 3 ) g <- g + geom_text_repel() g <- g + xlab("points") g <- g + ylab("number of articles") plot(g) # lm plot(df[,4] ~ df[,3], xlab = "points", ylab = "number of articles") result <- lm(df[,4] ~ df[,3]) abline(result) summary(result)
【広島旅行記2日目】尾道で寺社めぐり。あとラーメン
おわりに
これにて、当初行きたいと考えていた場所全てを回ることができました。よき休暇でした。
