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NAGお客様事例

リーズ大学交通研究所 Andrew Koh様

業種 大学
ソリューション 交通計画モデルに関するオペレーショナルリサーチ(OR) 問題
使用された製品 NAG数値計算ライブラリ
使用された関数 実スパース非対称行列問題

NAG ライブラリを使用して高度な交通計画と最適化を支援


リーズ大学交通研究所1の Andrew Koh はヨーロッパとアジアで交通計画モデルの活用とリサーチについて長い経験があります。それには「SATURN」ネットワーク解析プログラムの方向性を示す職責が含まれています。彼が難しいオペレーショナルリサーチ(OR) 問題を解くためにNAG ライブラリを使用したときは、道路課金モデルの分野で業務を行っていました。

Andrew は幅広いコンピュータ環境からルーチンを呼び出す方法について学ぶ NAG トレーニングコースに出席する前に、同僚から品質と正確性についての NAG の評判を耳にしました。彼は C や C# などのプログラミング言語を使用せずに多くの異なるツールからNAG ライブラリルーチンを呼び出してモデルをプロタイプし開発することは容易であることに気づきました。これにより速やかにリサーチに取り組むことができました。Andrew は最初に VBで Excel から作業し、その後 MATLAB で作業し、彼が必要とする詳細なモデルを1か月以内で生成することができました。

Andrew の研究の中核であるOR分野は非常に大規模なスパース行列問題として要約することができます。 NAG ライブラリにはデータセットの厳密な数学的詳細や制約パラメータに依存するこのような問題にアプローチする多くのやり方があります。 このときAndrew は、モデルの基盤としての実スパース非対称行列問題を処理するため、NAG の最短パスのアルゴリズムと専門的ルーチンを使用しました。

「NAG は私が複雑なOR 問題を解くのにまさに必要なルーチンであるとわかりました。」Andrewは述べました。「ライブラリのドキュメントは非常に詳細で完璧です。NAG がコンサルティングの豊富な知識をもち、マルチプロセッサやメモリ制約のある環境を最大限に活用するためにルーチンをチューニングして使用する際にどのような理解が必要か助言してくれることを知って非常に心強く思いました。サポートチームは非常に優秀で、また正式なプログラミングトレーニングを私が受講してないことを考えると私の質問に対して非常に忍耐強く対応してくれました。」

Andrew はまた交通活用のための進化的計算法や粒子群アルゴリズムなどのヒューリスティックに非常に興味を持っています。これらの興味は、マルチコア及び HPC コンピュータプラットフォームの最新のアルゴリズム法の NAG の研究テーマと同調しています。

脚注

1 交通研究所は、40 年間に渡って継続された交通についての優れた教育と応用研究に関して「Queen's Anniversary Prize」を受賞しました。
http://www.royalanniversarytrust.org.uk/index.php?article_id=7

Results matter. Trust NAG.

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