編集部からのお知らせ
新着記事まとめPDF「ランサムウェア」
注目の記事まとめPDF「Chrome OS」
研究現場から見たAI

AIの進化と歴史 -ロボット棋士の勝利を支えた「数理最適化」とは - (page 2)

松田雄馬

2016-04-05 07:00

「数理最適化」とは迷路の近道を見つけること

 数理最適化とは、わかりにくく言うと「ある条件」において「最適」な状態を「数理的に」求めることである。わかりやすく概念的に言い換えると、「迷路の近道を見つけること」(「迷路」自体が「条件」であり、「最も経路の短い近道」が「最適」な状態)である。囲碁や将棋などのゲームで、「勝利への道」を見つけることも、これに該当する(囲碁や将棋などのゲームのルールが「条件」であり、「勝利への道」が「最適な状態」に該当する)。

 この「数理最適化」を概念的に説明するために、以下に記載の図1(a)を見ていただきたい。

図1(a)
図1(a)

 ここには、ある地点AとBが記載されている。この地点AからBまでの「最短の経路(近道)」はというと、AとBを直線で結ぶ図1(b)のようになる。

図1(b)
図1(b)

 ここまでは、おそらく難しくないと思われる。難しいのは、経路が複雑になってきたときに、最短の経路をどうやって見つけるかということだ。

 図2(a)のように、道が山なりになっているときはどうだろうか。

図2(a)
図2(a)

 この場合、地点AからBまでを直線で結ぶよりも、やや山なりに進んだほうが、帰って距離が短くなる(アップダウンを少なくしたほうが「疲労が少ない」ということにもなる)。このような場合、どうやって最短の経路を求めるのが適切だろうか。簡単に言うと、より「滑らか」になる経路を見つけていけばよい。

 例えば、図2(b)のようなギザギザの経路よりも、図2(c)のような滑らかな経路のほうが、より経路が短くなる。

図2(b)
図2
図2(c)
図2(c)

 このようにしてゆき、図2(b)のように、「なんとなくたどってみた経路」を、少しずつ滑らかに、距離が短くなるようにしていくと、最短経路に近づいていく。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

NEWSLETTERS

エンタープライズ・コンピューティングの最前線を配信

ZDNet Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。
ITビジネス全般については、CNET Japanをご覧ください。

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]