テスラノートテスラノート物理シミュレーションとAIとその応用。メタヒューリスティック最適化アルゴリズムについてやっていく。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。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。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。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。僕は蟻コロニー最適化が狂おしいほど好き。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。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。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。GAのモードは3種類あります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。