最適化 / 進化計算 / メタヒューリスティックの目標と方針 コードゴリゴリかく
最適化アルゴリズムについてやっていく。しかし、あまり理論とか、どのアルゴリズムがいいとかをやるつもりはない。ひたすらパッケージを使って or 自力で書いて、使えるようにするのが目的である。最適化はビジネス的にも有用性が非常に高いのに、以外と学習にかかるコストは低い。これはやるしかない。
特に、遺伝的アルゴリズムなんかは数学的なことなどほとんどなくて、理論も非常に簡単なのにも関わらず、局所解に陥りづらく、また適用できる問題もめちゃくちゃ多い。よって、遺伝的アルゴリズムがこの分野の一であり全である。と言ったものの計算速度は遅いので以外とそんなこともない。
しかし、僕は蟻コロニー最適化が狂おしいほど好き。あとタブー最適化も。蟻コロニー最適化は、蟻がフェロモンの働きによって、群全体として見たらどんどん最適なルートを取っていくというのをアルゴリズム化したものであり、群知能と呼ばれる分野でもある。何か、発展するとすごいことができそうな匂いがする。また、タブー探索は、地べたを這いずるように最適解を探していく、自然界には存在しない進化の仕方で、組み合わせると面白いことができそうな気がする。
言語はPythonとRを使用する。もしかしたら、気分でC++とかfortranとか使い始めるかもしれないが、多分ないと思う。
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