シミュレーテッドアニーリングで解く巡回セールスマン問題
はじめに 巡回セールスマン問題(TSP)は、組合せ最適化の代表的な問題です。本記事では、シミュレーテッドアニーリング(SA)を用いてTSPを解く方法を解説します。SAは、金属の焼きなましを模倣したアルゴリズムで、実装が容...
はじめに 巡回セールスマン問題(TSP)は、組合せ最適化の代表的な問題です。本記事では、シミュレーテッドアニーリング(SA)を用いてTSPを解く方法を解説します。SAは、金属の焼きなましを模倣したアルゴリズムで、実装が容...
はじめに この記事では、PythonのScipyライブラリを用いて最適化問題を解く方法について解説します。Scipyのoptimizationパッケージには多様な最適化アルゴリズムが実装されており、問題の特性に応じて最適...
はじめに 最適化問題は、科学、工学、経済学など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。多くの最適化問題は複雑であり、局所的最適解に陥りやすいという課題があります。本記事では、代表的な2つの最適化アルゴリズム、勾配降...
はじめに 機械学習モデルの運用において、「なぜこの予測結果になったのか?」という問いに答えることは、ビジネス上の意思決定やモデルの改善に不可欠です。特に、「もしこの特徴量がこうだったら、予測結果はどう変わるのか?」という...
はじめに 機械学習モデルの評価において、交差検証(Cross-Validation)は不可欠です。しかし、時系列データに対して通常のK-分割交差検証(K-Fold Cross-Validation)を適用すると、未来の情...
はじめに モンテカルロ法は、確率的なサンプリングを用いて数値積分や期待値計算を行う強力な手法です。しかし、次元が増加するにつれて必要なサンプル数が指数関数的に増加する「次元の呪い」という問題に直面します。この記事では、次...
はじめに 本記事では、画像処理における特徴点検出について解説します。特徴点検出は、画像内で際立った特徴を持つ点を特定する技術であり、画像マッチング、物体認識、画像位置合わせなど、様々な応用分野で重要な役割を果たします。 ...
はじめに 本記事では、材料の特性評価における流体力学シミュレーションの応用について解説します。X線CTなどで取得したデータをもとに、デジタル空間上で流体の透過性をシミュレーションする方法を紹介し、その理論的背景、計算手順...
はじめに 金融機関が保有する信用情報は、与信モデルの高度化や新たな金融サービスの開発において極めて価値の高い資産です。しかし、その機微性の高さから、組織を横断したデータ共有や共同研究は困難を極めます。このジレンマを解決す...
はじめに 混合整数計画法(Mixed Integer Programming; MIP)は、数理最適化問題の一種であり、一部の変数に整数制約を課した最適化問題を指します。線形計画問題(Linear Programming...
はじめに 3次元データの処理は、コンピュータビジョン、ロボティクス、拡張現実(AR)/仮想現実(VR)といった分野で不可欠な技術です。これらの分野では、現実世界の3次元情報を取得・解析し、それに基づいてシステムを制御した...
はじめに カメラキャリブレーションは、コンピュータビジョンにおいて基礎的かつ重要な技術です。実世界の3次元空間をカメラで撮影し2次元画像として取得する過程で、カメラレンズの歪みやカメラの位置・姿勢などの情報を正確に把握す...