数理最適化・線形計画法（Operations Research）

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。
でも最初は以下が全体をつかめるし日本語だし絶対わかりやすい。

• Mathematical Optimization in 60 minutes - Speaker Deck

• 組合せ最適化による問題解決の実践的アプローチ - Speaker Deck

• 最適化超入門 - Speaker Deck

実務で使う際の定式化のテクニックは別ページに括りだした。

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。

実際に数理モデル化した問題を解く「最適化ソルバー」に関する情報は別ページに集約する。

また整数最適化に特化したソルバーでもある「量子コンピューター」の活用についても、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以下に移しました。

日本の企業で最適化をチーム作れる規模でやってるのは、MSI以外だと今やココくらいかなぁ、あとはあったとして何かの問題とか分野に特化してる。

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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note