最適化問題

先日、データ解析コンペティションのOR部会で発表してきました。
準備足らなさすぎて、資料も体もぼろぼろでしたが、
どうにか当日は迎えられました。
内容はひどかったけど…。

弊社の通常業務を、
通常通りにやりながら研究を進める事が、
どれだけ難しいかをとりあえず体感しつつ。
やはり研究は楽しいなと実感。
次回リベンジを心に決めました。ね。

今回トライしたのは、
POSデータを使った品揃え最適化のためのモデル構築。

２つの方向で試みて、
結果どちらもうまいこと出ずに終わってしまった…。

試み１）項目反応理論
試み２）最適化問題

私は２の最適化問題からアプローチ。
モデルの方向性としてはよかった、
というか絶対うまくいくはずのモデルなんだけど、
Rでうまくそれが実装できずに終わってしまった。

どうしたらあれをそのままRで実装できたんだろう…。
というよりもRのパッケージを使うんじゃなくて、
自分で０から組んだ方が早かったのだろうか…。

考え方は下記の通り。

• 使用するデータ

　・同一チェーン６店舗のPOSデータ

• 使用する変数（店舗Aにおける売り上げ最大化の場合）

　・店舗Aにおけるブランド別売り上げ本数
　・全店におけるブランド別売り上げ本数シェア
　　→全店におけるシェア＝ブランド別の売り上げポテンシャルと捉える
　・ブランドの平均販売価格（１本あたり）

• 目的関数（最大化）

　店舗Aにおける売り上げ＝ブランド別販売本数（x）× ブランド別平均販売価格 × 全店におけるブランド別売り上げ本数シェア

• 制約条件

　・店舗Aにおける陳列ブランド数は現在のブランド数と同じもしくは少ない
　・ブランド別販売本数（x）は０以上の整数値

• x初期値

　・店舗Aの現在の販売本数

うまく実装できなかったことも原因だと思うけど、
そもそもこの式のままではxが初期値からほぼ動かずに収束してしまう。
全店におけるブランド別売り上げ本数シェアを、
各ブランドの売れるポテンシャルと捉えて変数を使用しているけど、
そこの影響度が低いのだろうか。

まだまだ試行錯誤が必要？
というよりもそもそも最適化問題の知識をしっかり押さえてないのが問題？

引き続き、勉強します。