1行で 遷移を工夫した山登り法によって、強いデッキを高速に編成するアルゴリズムを構築しました。 はじめに はじめまして。9月の上旬に2週間、データサイエンティストコースのインターンに参加した長沢です。普段はKaggleや競技プログラミングにうつつを抜かしており、企業のインターンに参加したのは今回が初めてです。 この記事では、インターン中に私が取り組んだ内容について書きます。機械学習が流行ってるけど組み合わせ最適化も良いぞということが伝われば良いなと思います。 本記事の概要 デッキの良さを示す指標を作り、制約を整理して問題の定式化を行います。解の発見にMIPソルバが有効か確認をした後、山登り法を使って最適化を行い、現行手法と編成デッキの比較を行います。 取り組んだ課題 逆転オセロニア 逆転オセロニア 「逆転オセロニア(以下オセロニア)」というタイトルはどなたも聞いたことがあるのではないでしょ
![【組合せ最適化はいいぞ】デッキ編成を最適化問題として解く【逆転オセロニア】 | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f595bb83adee3fc98eacef1f2c5a9a98aa8bc8ef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2020%2F10%2Fothellonia-deck-optimize%2Fcover.png)