Core Concepts
人工知能技術の急速な進歩により、運用研究の様々な段階でその有効性と効率性を高めることができる。パラメータ生成、モデル定式化、モデル最適化の各段階において、人工知能を活用することで、より効果的で効率的な意思決定を実現できる。
Abstract
本論文は、運用研究(OR)プロセスにおける人工知能(AI)の統合について包括的に探究している。具体的には以下の3つの側面に焦点を当てている:
パラメータ生成: AIを活用してデータ品質を向上させ、最適化モデルに必要なパラメータを生成する。予測最適化フレームワークなどの手法が提案されている。
モデル定式化: 自然言語の問題記述から数学的モデルへの自動変換を実現するため、大規模言語モデルを活用する。これにより、専門家が手作業で行っていた定式化プロセスを自動化できる。
モデル最適化: 既存の最適化アルゴリズムの性能を向上させるため、アルゴリズム設定の自動調整、連続最適化アルゴリズムの選択・設計、離散最適化アルゴリズムの選択・設計などのAI手法を適用する。
全体として、AIと運用研究の融合は、様々な分野における意思決定の効率化と最適化に大きな可能性を秘めている。本論文は、この融合領域の最新動向を包括的に概説し、今後の研究開発の方向性を示唆している。
Stats
運用研究の一般的なフレームワークには以下の段階が含まれる:
問題の特定と定義
パラメータ生成
モデル定式化
モデル最適化
解釈と検証