수리 최적화에 의한 퍼즐 해법

PyConJP2014 Talk 의 내용을 Azure Notebooks에서 쉽게 실행할 수 있도록 Github의 opt4puzzle에 게시했습니다.

45 종류의 퍼즐을 Python 조합 최적화 모델을 사용하여 풀 수 있습니다.

필요한 것

인터넷 환경 및 브라우저

Microsoft 계정 (여기에서 무료로 만드십시오)

실행할 수 있는 45가지 퍼즐

카쿠로
노노라무
미술관
번호 링크
복면 산


부등식
빌딩 퍼즐
벽 로직
파급 효과
번호 해골

슬리더 링크
사각형으로 잘라
마슈
다리를 걸어라.
노리노리

블록 퍼즐
타일 ​​페인트
요인 방
블랙 어디
추리 퍼즐

혼자 해줘.
미안해.
페인트 영역
몇 코로
파이프 링크

크릭
아이스번
샘라인
컨트리로드
카나올레

필매트
샤카샤카
야지린
색칠하기
반딧불 빔

스테인드 글라스
사토가에리
해골
스도쿠
OhNo!

ABC 장소
폭격기 퍼즐
초코나
필 오미노
스타 배틀


(일부 니코리의 등록 상표입니다)

실행 방법

Microsoft Azure Notebooks 을 브라우저에서 열고 Sign in 하십시오.

위의 Libraries를 클릭하고 New Library를 클릭합니다.

From Github을 선택하고 Github 리포지토리에 SaitoTsutomu/opt4puzzle을 입력하고 Library Name과 Library ID에 opt4puzzle을 입력한 다음 Import 버튼을 누릅니다.

좋아하는 퍼즐을 클릭하여 엽니 다. Jupyter Notebook이 시작됩니다.

Cell 메뉴에서 Run All을 실행하십시오.

실행 예 (봄버 퍼즐 : BomberPuzzle.ipynb)

대략 수십 행 정도의 프로그램으로, 순간에 실행할 수 있습니다(일부, 시간이 걸리는 것도 있습니다).

참고

퍼즐에서 보는 조합 최적화 기술

최적화에서 파이썬

이상