数理最適化についての有益そうな情報まとめ
oddgaiOR学会に参加して数理最適化モチベが上がったので、使うにあたっての個人的に有益そうだと思った情報をまとめる
oddgai実務で使うなら必携書。理論的な説明は最小限にして、どうやって使うかに重点を置いてる感じ。社内の輪読とかで使いたい。
↑のサンプルコード
理論的な基礎はこのあたりがよさそう。
oddgai梅谷さんの講演スライド。↑の輪読の手前に読んで概要を掴んだり、えらい人に「数理最適化ってこういうのです」って説明するのに使えそう。
oddgai羽田さんによる講演スライド。実務における数理最適化の流れと、最適化システムの構成についてまとまってる。
oddgai数理最適化に関する基本的な問題を100以上挙げて、それらの概要・数式による定式化・Pulpによる実装・結果の描画方法などをまとめたもの。これらの問題がそのまま使える状況はたぶん少ないけど、アレンジしたり組み合わせたりすればいろんなことができそう。
いくつかの問題では複数の定式化を示して、定式化の強弱（強い＝高速に解ける）について言及してるのも良い。
↑とちょっと重複するけど、数理最適化問題の概要とPython（Pulp）での実装がまとまってる。
oddgai東京農工大学の宮代先生による、整数計画問題をソルバーで特にあたってのTips集。ソルバーの細かい設定や定式化のテクニックが豊富。
oddgai実装するときのクラス設計に関する話。↑の羽田さんスライドでもクラス設計について触れられてたけど、これに関するデファクトスタンダードってあるんだろうか。
oddgaiアドカレ。いろんな人がいろんなことを書いてて勉強になる。
oddgai学術系。数理最適化だけじゃないけど、OR全体の事例に触れられる。
たぶんORで一番大きいカンファレンス。
oddgai焼きなまし法（アニーリング）や遺伝的アルゴリズムなど、いわゆるメタヒューリスティクスアルゴリズムの概要がまとまってる本。ソルバーで解かせるんじゃなくて、自分でアルゴリズムをゴリゴリ書くときに参考になるかも。ソルバーとメタヒューリスティクスの併用についても触れられてる。
ちょっと古くて、物理本は絶版だけど電子書籍ならある。
類書はこのあたり？
oddgai主な数理最適化モデラーと対応ソルバーが表でまとまってる。「モデラーAはソルバーXに対応してない」みたいなのはたまによくあるので有益。
記事内ではモデラーとしてPyomoを推してるけど、ちょっと調べたら書き方にクセがありそうでうーんって感じ。
ソルバーの比較。