経験・思考の振り返り③～物流×数理最適化の案件(インプット方法紹介)～

※ヘッダー画像の出典：esri

ここから先は、数理最適化案件について、ざっくりとどんな取り組み方をしていたのかを何回かに分けて書こうと思います。あれこれと試行錯誤しましたが、深入りするととんでもない長文になってしまうのでなるべく低カロリーに抑えたいと思っています。

おさらい

新卒の最初の仕事として、物流×数理最適化の仕事を任せていただいたときの話です。
m箇所の倉庫×n箇所の納品先においてどの倉庫からどの納品先へ出荷するか、最適な組合せを見つけることでコストを最小化するのが狙いでした。

事前知識・経験は十分にあったか？

No!
数理最適化(もっというと組合せ最適化)やPython自体は書籍などで勉強したことがあったものの、実践経験はありませんでした。
やっぱり「知っている」と「使える」にはかなりの隔たりがあり、実践で何度も調べながら足りないものを補っていくことでようやく血肉になるんだなというのを学びました。つまり苦戦しました。

最初は一般化割当問題に定式化するだけじゃんと思っていたのですが、そう単純には行きませんでした。

お世話になった3名

いろんな文献にお世話になったのですが、主に3名の方の書籍・動画・記事から学んでいました。

• 久保先生(東京海洋大学)

• 梅谷先生(大阪大学)

• nkmkさん

久保先生

「SCM」「数理最適化」といえば真っ先にこの方が思い浮かぶのではないでしょうか。書籍もYouTube動画も豊富で、数理最適化だけではなくデータサイエンス全般の勉強も久保先生が残した教材で出来てしまいます。
最近は同時に3冊も出版されていましたね。

数理最適化そのものの知識や実務の進め方のポイント、Pythonでのモデリングなど幅広い点で参考にさせていただきました。
ここでは特にお世話になった本を1冊だけ紹介させていただきます。

あたらしい数理最適化: Python言語とGurobiで解く

こちらは10年以上前に出版された本で、Gurobiというのも商用のソルバーなので少し警戒されるかもしれません。
しかし、この本には定式化のテクニックからPython実装のテクニックまで、参考になる点が沢山あります。

梅谷先生

久保先生と同様、数理最適化の勉強をさせていただいていました。
ご著書「しっかり学ぶ数理最適化」はかなり骨太ですが組合せ最適化の部分に力が入っている数少ない貴重な和書です。

HPからアクセスできる講演スライドやZennの記事をよく拝読した記憶があります。
数理最適化案件の進め方について特に参考にさせていただきました。

nkmkさん

お名前がnkmkさんで合っているかもよく分かっていないのですが、Pythonでデータを扱うにあたってこの方の記事を幾度となく参照しました。
当時はひたすらPandasでデータを扱っていたのですが、「pandas + (やりたいこと)」でググったときに一番欲しい情報がヒットするのがいつもnkmkさんの記事でした笑

まとめ

数理最適化の勉強方法を聞かれたときの回答は、「久保先生と梅谷先生の記事や本をいろいろ見てたら何とかなる！」です。