数理最適化問題を勉強してみる
数理最適化とは、与えられた条件の中で最善の結果を目指す、という事らしいです。
最近、自作の競馬予想AIも頭打ちな感じがするので、この数理最適化で少しでも馬券の収支が改善しないものかと思い、勉強してみることにしました。
Pythonのコードとか見たのですが、ちょっと癖のある書き方が普通みたいですね。
なかなか理解できなくて、どうやって最適化問題を解いてるのかチンプンカンプンでした。
いろいろ調べた結果・・・
やっと少しだけですが、理解できつつあるという感じになってきました。
そこで、この順番で勉強していったら理解しやすくなるんじゃないかと、私が勉強した順番を紹介しようと思います。
YouTubeでまずは基礎
その１、Pythonで数理最適化してみよう〜PuLPによるオペレーションズリサーチ入門〜
基礎を丁寧に解説されていて、最初の1歩を踏み出せた気がする動画でした。例題が分かりやすかったです。
その２、Pythonを用いたソルバー4（pulpを用いたモデルと変数の入力）
輸送問題を例に、ちょっと難しい問題を解いてみました。
数回に分けてあるので、ちょっとずつ理解を深めていくとが出来てよかったです。
ブログやQiita、noteで学ぶ
1歩が踏み出せたところで、次はこちらの記事などから学びました。まだ理解しきれてるとは正直言えませんが、Pythonのソースコードなど、なんとなく分かってきました。
最終的な私の目標
自力で問題を解くところまでは残念ながらまだ到達していませんが、Pythonで動かしたり、問題問いたり、ちょっとずつでも理解を深めていければと思います。
競馬AI予想で出した予想の買い目を最適化して、不労所得 最大の利益を得ることが最大の目標です。
まずはこちらを参考に数値を出せるようになっていければと思います。
以上になります
