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2018年7月 7日 (土)

ハーバード大学の新最適化アルゴリズム

 最適化問題とは、与えられた条件の中で最小か最大となる状態を解析する問題である。システムと名前が付く学問では重要な問題である。

 最適化問題は精度と実行時間が重要な要素である。ハーバード大学で最近、新しい最適化問題が研究された。

 この新しいアルゴリズムを使うと、どの映画を推薦するかとか、タクシーの配送時間が劇的に短縮する可能性がある。最良の解を指数関数的に高速化するというのである。ここでの問題は、点Aから点Bまでの最速経路をマッピングするという形式である。この手の問題だと、従来は分析するデータ量に比例したステップ数で、ステップバイステップのプロセスを機能させていた。しかし、この方法だと探索が進むにつれ各ステップの相対的なゲインが小さくなり、膨大な計算コストがかかっていた。ハーバード大学のアルゴリズムでは、さまざまな方向を並行してサンプリングすることにより、最適でない方向を破棄して重要な方向だけを選択することにより計算コストを削減させたのである。

 発表時に取り上げた例としては、映画観賞やタクシー配送のような日常の問題であるものの、今後は新薬の特定や薬物相互作用の発見に取組む予定である。最適化アルゴリズムの応用先は広い。

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