このページでは、Fixstars Amplify Scheduling Engine（Amplify SE）を使ってスケジューリング問題を解くまでの準備について解説します。主なステップは以下の通りです。
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無料トークンはユーザー登録と同時に発行され、ご自身のアカウントでログイン後に「アクセストークン」のページで確認できます。
Amplify SEを利用するためのPython環境を準備します。Amplify SEを使うためのPython環境を準備するための方法はいくつかありますが、ここでは「今すぐ動かしたい方」向け、「Google Colaboratoryで試してみたい方」向け、「本格的な開発をしたい方」向けそれぞれの方法を紹介します。
今すぐ動かしたい方
当社がホストするデモ環境でサンプルプログラムを実行しましょう
Google Colaboratoryで試してみたい方はこちら
Google Colaboratoryを活用しましょう
本格的な開発をしたい方はこちら
Python環境 + Visual Studio Codeを活用する環境を作りましょう
リソースのチュートリアルまたはサンプルコードの各ページにあるBinderHubで開くボタンを押すと、当社がホストするデモ環境でサンプルプログラムが立ち上がります。
このサンプルプログラムは、誰でもトークンなしで実行できます。1回のアクセスあたりの接続時間は20分という制限がありますが、接続されている間であれば、プログラムを実行したり、中身を変更して実行することもできます。
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Google Colabolatoryとは、Google社が提供するWebブラウザ上でPythonのJupyter Notebookを実行できる環境です。Googleアカウントを持っていれば誰でも利用できます。
ご自身のローカルではなくクラウド上にある環境のため、プログラムファイルを実行するたびに毎回Amplify SEをインストールしていただく必要はありますが、簡単に始めることができます。
* 各セルやプログラムの中身を知りたい方はこちらをご確認ください。
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PythonとVisual Studio Codeのインストールについて
本格的に最適化プログラムの開発を行いたい方は、ご自身のローカルの環境にPythonの開発環境を作ることがお勧めします。Amplify SEのライブラリを毎回インストールする必要がなくなりますし、インターネット経由ではないのでお手元の処理が高速に行えます。
また、Pythonのインストールに加えて、実際のプログラム開発行うテキストエディタとしてVisual Studio Codeをインストールすることもお勧めします。VS CodeのJupyter拡張を入れてください。
Python及びVisual Studio Codeのインストールについてはマイクロソフト社のドキュメントを参照ください。
***の箇所に上書きします。
作ったmodelにジョブ (今回は製品) を3つ追加します。(# モデルにジョブを追加)
modelに今回の製造を行うマシンを4台追加します。(# モデルにマシンを追加)
作ったジョブ（各製品）に、必要な工程をタスクとして追加し、そのタスクを担うマシンとそのマシンで処理する場合にかかる時間を追加します。(#
ジョブにタスクを追加)
問題を解く準備は以上です。
