意外と役に立つ最適化問題の定式化手法 - Qiita

機械学習で予測したり、分類したりという分析手法が大流行している中で数理最適化は今となってはかゆいところに手が届く技術です。一時期は強化学習があるからいらないんじゃないか、と考えたこともあったのですが、実用性を考えると即座に実装できたり、運用のしやすさといった点で数理最適化の強さが活きる局面はまだまだ多いでしょう。特に最近では量子コンピュータの実用化の研究がされており、もし普及した場合には間違いなく再注目される技術です。 今回は数理最適化をする上で知っておきたい定式化テクニックをまとめました。たぶん数式は間違ってないですが、もしかしたら間違っている可能性もあります。 論理積 バイナリ変数$x, y$の積は線形な式のみで$xy$と等価な式を作れます。 z \geq x + y - 1 \\ x \geq z \\ y \geq z \\ x, y, z \in \left\{0, 1\righ

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2020 / "数理最適化は今となってはかゆいところに手が届く技術 / あらかじめ最適化の応用系の論文をある程度読み込んでおくことで、どういう問題に対してどういう定式化を実装したかという事例を頭に入れておく"