みるまのblog

強化学習において、エージェントが環境からの報酬をもとに行動を改善していく手法の一つに「TD学習（Temporal Difference Learning）」があります。TD学習は、将来の報酬を予測しながら価値関数を更新す … 続きを読む

ベルマン方程式は、強化学習や動的計画法の基礎となる重要な概念です。初心者にとっては数式の理解が難しく感じられるかもしれませんが、数式の意味を丁寧に解説し、さらにPythonでの実装例を示すことで、直感的に理解できるように … 続きを読む

線形計画法は、資源配分や最適化問題を解く上で非常に重要な手法です。その中でもシンプレックス法は、実用的かつ効率的に最適解を求める代表的なアルゴリズムとして知られています。しかし、数式だけで理解するのは難しいと感じる方も多 … 続きを読む

数式とPython実装から理解する価値反復法 価値反復法は強化学習における基本的かつ重要なアルゴリズムの一つです。マルコフ決定過程（MDP）において最適な方策を求めるための手法であり、理論的な背景から実際のPythonコ … 続きを読む

マルコフ決定過程（Markov Decision Process, MDP）は、強化学習や最適化問題で基盤となる数学的枠組みです。状態、行動、報酬、遷移確率を組み合わせて、エージェントが最適な行動方針（ポリシー）を見つけ … 続きを読む

アニーリング法は、組合せ最適化や連続最適化問題に広く使われる確率的な最適化アルゴリズムです。物理学の「焼きなまし（アニーリング）」プロセスをヒントにしており、エネルギーを徐々に下げて最適解に近づく仕組みを持っています。初 … 続きを読む

遺伝的アルゴリズムは、生物の進化過程を模倣した最適化手法の一つで、複雑な問題を解決するために広く利用されています。特に、数学的な背景とPythonによる実装を組み合わせることで、初心者でもその基本原理から実践的な活用方法 … 続きを読む

局所探索法は、複雑な問題を解く際に広く使われる最適化手法の一つです。初めて聞く方には「どのように動くのか？」「なぜ結果が良くなるのか？」がわかりづらいかもしれません。しかし、数式とPythonの実装を通じて理解を深めるこ … 続きを読む

数式とPython実装から理解する切除平面法 切除平面法は、最適化問題や線形計画問題を解くための強力なアルゴリズムの一つです。特に整数計画問題など、単純な線形計画法だけでは解決が難しい問題に対して用いられ、解の探索空間を … 続きを読む

分枝限定法は、組合せ最適化問題や整数計画問題の解決に広く使われるアルゴリズムの一つです。問題空間を効率的に探索し、最適解を見つけるための手法として、特に初心者にとっては理解が難しい部分もありますが、数式とPythonでの … 続きを読む