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【遺伝的アルゴリズムを使った小ネタ】人工知能を使って効率良くショッピング

今回紹介する「遺伝的アルゴリズム」ですが、知らない方がほとんどだと思いますのでご紹介します!

下記動画を見れば何となく理解できて、結構面白いのでまずは見て下さい。

どうでしょうか。専門用語も出てきますが、観てると全くブランコが漕げなかった人形がみるみる成長していって結構面白いです。

遺伝的アルゴリズムは最適化手法の一つでです。ざっくりなイメージは優秀人材を選んで優秀同士で子供を作る。こうして生まれたスパー赤ちゃんと近所のスーパー赤ちゃんで子供を作り、、

ということを繰り返していくと最終的にできた赤ちゃんは世界一の超スーパー赤ちゃんになるという仕組みです。

※上記説明で逆に混乱していないことを祈ります。このブログの本題は実装ですので細かな話はあとで勉強して見てください。

私はアウトレットが大好きな人間で、外出用の服は基本アウトレットで購入しています。

そんな時、最短ルートで超効率的に買い物をすることに目覚め、計算で最適化したので紹介します。

大学時代に遺伝的アルゴリズムを実装したプログラミング経験があり、本記事では遺伝的アルゴリズムを使った小ネタになります。

行きたい店舗がたくさんあるので、最適なルートを自分で探すのは時間がかかります。行ったり来たりしないようにって。。。考えるのも面倒なので、事前にルート決める人はいないでしょう。

実際、最適化されたルートを行くか行かないかは別問題としてとりあえず計算してみましょう。

■行きたい所は15店舗
1. FrancFranc
2. GODIVA
3. ナノユニバース
4. Tommy Hilfiger
5. LACOSTE ラコステ(一番好きなブランド)
6. アーバンリサーチ
7. ポロラルフローレン
8. リンツ
9. アディダス
10. 期間限定ショップ
11. タケオキクチ
12. ユナイテッドアローズ
13. タリーズ
14. BEAMS
15. Brooks Brothers

移動距離を指標にして最短距離で移動するように赤ちゃんが成長していきます。

75世代目の赤ちゃんが最短記録をマークし、これ以上の結果を残す赤ちゃんは生まれず、、

あっという間に計算終了です。問題が簡単過ぎましたかね。

結果を紹介します。

左から「マップ」、「0世代目の赤ちゃんのルート」、「75世代目のスーパー赤ちゃんのルート」

マップの元画像はホームページへ

さすがですね。完璧なルートです。

一部道をショートカットしているので、

道の分岐点を通る前提として再計算しました。

通る箇所が3箇所増えましたが、

計算はあっという間に終了です。

このルートで歩いてみるとなんと15分で回り切れました!!

今回の問題はPCを使うまでもなく簡単でしたね。次はもう少し複雑な身近な問題にチャレンジしたいと思います。

今回の計算は下記の無料ソフトを使用させて頂きました。
Excelで学ぶ遺伝的アルゴリズム 東京大学工学部

最後に・・・

土岐アウトレットのオススメ品を少し紹介します。

リンツのチョコレート!(アマゾン等でも買えます)
コーヒーと合う美味しいチョコレート♪

ゴディバのクッキーも絶品♪

Mickey@コーヒー好きエンジニア

【製造業×プログラミング×AI】Python/VBAを活用した業務改善、Streamlit/Plotlyを活用したWebアプリ開発について初心者向けに発信中|趣味は自家焙煎コーヒー作り|noteでは焙煎理論を発信|ココナラではプログラミングに関する相談,就職/転職やコーヒーに関する相談などのサービスをやっています

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Mickey@コーヒー好きエンジニア
Tags: AI趣味