"Programming Collective Intelligence" reading party, Chapter 5: Optimization

1. 集合知プログラミング Programming Collective Intelligence (Ch.5 最適化) 2010/01/31 id:shiumachi

2. Agenda 最適化とは

3. コスト関数

4. 最適化手法 最適化手法 (1) ランダムサーチ

5. 最適化手法 (2) ヒルクライム

6. 最適化手法 (3) 模擬アニーリング

7. 最適化手法 (4) 遺伝アルゴリズム

8. 最適化とは

9. 最適化とは 確率論的最適化(sthochastic optimization)とは、問題データ(目的関数や制約など)、あるいはアルゴリズム(ランダム変数、乱択etc)、あるいはその双方に存在する不完全な確率要素の最適化アルゴリズムの手法である( http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_optimization より。翻訳は shiumachi)

10. 最適化の適用範囲 分子動力学の研究

11. タンパク構造の予測

12. アルゴリズムの最悪実行時間の決定

13. NASAは最適化を使ってアンテナを設計している 人間には思いつきそうにない外見

14. テキストに登場する事例 グループの旅行プランニング

15. 部屋の割り当て

16. ソーシャルグラフの作成

17. グループ旅行の例：最適化しない場合 別々の場所に住む6人が同じ空港に飛行機で向かい、そこで1台のレンタカーを借りて往復するとする 12 13 14 15 16 17 18 19 到着時

18. グループ旅行の例：最適化する場合 遺伝アルゴリズムを使うとこんな感じになる 12 13 14 15 16 17 18 19 到着時