数理最適化・線形計画法（Operations Research）

2023年3月5日 20:27

何それおいしいのって人にはこのサイト。ブームやノリで参入する人の中には、データさえいじって機械学習すれば何か出ると思ってる人がいるので、意思決定に踏み込む数理モデルを作るステップも大事なのよ、と。

数理計画法に閉じると、無償の最適化テキストは A Gentle Introduction to Optimization (unpatti.ac.id) がよさそう。でも最初はMathematical Optimization in 60 minutes - Speaker Deckの方が全体をつかめるし日本語だし絶対わかりやすい。

あとは定式化に困ったときに辞書代わりに使うサイトと、

実装のテクニックについても。

もう少し難しい話を知りたければコチラ。実務で出てくる問題の頻度を考えると、あくまでご参考か。

ツールに関する情報、python系が多いのは冒頭がRだったのでバランスを。線形計画のモデリングだけならRの方が早いのだけど、googleのツールとかとの連携を考えるとpython側を勉強しておきたいという意図もあり。

有償ソルバーを無料で使うための環境NEOS、すごいものがあるなぁ。顧客データは乗せられないのは当然として、ベンチマークには良いのかな。

Googleのツールでどこまでできるようになっていたかも後で調べなくては。この辺りは後日アップデートする可能性大です。整数変数がある問題はまだまだ有償ソルバーを提供するベンダーの方が一枚上手と思いますが、その牙城を崩すとしたらgoogleだろうなと。

一般的な整数最適化問題用の C++ メタヒューリスティックモデラー/ソルバーもあるのだそうで、ここまでは手を出せてない。

整数最適化における量子コンピュータ活用は、このページではボリューム的に収まらないのと少し話題としても変わるので、量子コンピュータってどうなんに移しました。

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