「与えられた制約条件の下で最適な解を求める」最適化問題は我々の生活において欠かせない分野であり、工学、経済、統計、経営などに幅広く応用されています。近年の深層学習の出現で飛躍的に発展してきたAI技術の多くが最適化に立脚しています。これはより良く学習できるモデルを見出すというデータサイエンスの目標と誤差関数を最小化するという最適化手法とが自然に結びつくからです。最適化手法には、いろいろな分類基準がありますが、ここではオフライン最適化とオンライン最適化という基準に従って最適化手法の諸原理を説明します。 オンライン最適化とは将来のデータを知らずに、将来に正の影響を及ぼす可能性の高い意思決定や最適な方策を下すことです。一方、オフライン最適化とは、現時点までのデータの集合体に基づき最適な意思決定を行うことです。 現在主流の最適化手法は、ほとんどが現実問題から切り離されたオフライン最適化手法です。本来、現実社会における最適化問題は、対象が普遍的に時間とともに発展していくという特性を考えると、全てオンライン最適化問題として捉えるべきですが、難易度が高いため、オンライン最適化のアルゴリズムの開発は最適化分野においても非常に挑戦的かつ最先端の分野として位置づけられています。 本セミナーの前半は、従来のオフライン最適化手法である線形計画法、非線形計画法、整数計画と混合整数計画法などをわかりやすく説明し概覧していきます。後半は近年、オンライン最適化問題に取り組んだ深層強化学習のオンライン学習原理と応用の仕組みについてわかりやすく説明します。最後に、配車計画問題 (VRP) およびスマートグリッドの電力のオンライン最適化問題を適応事例として、AIによる最適化解のオンライン学習と予測の最先端機能を検証します。 本セミナーを通して、従来のオフライン最適化手法の基本知識、応用方法、問題点を習得するとともに、現実問題におけるオンライン最適化手法の最先端知識、予測機能の評価基準、応用効果と注意点などについて広く、深く把握することができます。