INFORMS Annual Meeting ４日目（７日分）

今日は、発表があるため、朝から少し緊張気味だったかもしれない。
朝の Pleanary は Bertsiemas の話で、これまでに Bertsiemas が影響を受けた本として
２冊が紹介されていた。
この本については、日本についたらもう少し調べてみたり、購入も検討してみよう。
内容としては、「機械学習では Lasso などの手法が増えているが、
Mixed Integer Optimization の解法が発展してきたために、こちらを
使っていくのも良さそうだ」というようなことだった。

午前中は TB-43 のセッションを聞いたが、その中で B-spline で近似する、という
話があった。これについては SOCP に定式化できる、とのことだったので、
B-spline と似たような近似でも SOCP, SDP で近似できるものがあるかもしれない。
また、TB-38 のセッションの話では Health care の話で、血液を保管しておくときの
解析などの話があって、普段聞くことができない話なので面白かった。

今日は、お昼の直後に発表ということで、お昼はクッキーを軽く食べて終了。
そのまま自分のセッションに行ってきた。
始まる前に話しかけてきてくれた人がいて、今回の自分の話を聞きに来てくれたとのこと。
自分の発表の後で質問をしてくれたけど、専門的な知識のところで
あまりうまく答えられなかったので、日本に帰ったら調べることにしてみる。
聞きに来てくれた人には、論文をメールで送ることを約束しておいた。

午後の Plenary は Google の人の話を聞く予定だったが、土壇場でのキャンセルになり、
もう一つのほうをみんなで聞くことに。
こちらはクレジットカードの信用などについての話で、FICO スコアの発祥の地が
サンフランシスコ、というのは初めて聞く豆知識だった。
話の途中で 7 Lessons for OR というのがあったので、まとめておく。
（話を聞きながらメモしているので、途中で間違いがあるかも。）

1: Ensure model relevant to decision maker
2: Know if static model is sufficient or insufficient
3: Making model "public" means model will be gamed
4: Verify data used in model
5: If updated data will become available, build the model so it can be used
6: Model extrapolation can be dangerous
7: If model disagrees common sense, think before using the model

午後のセッションは TD-38 で Health care の話を聞いてきた。
Radiation Therapy はアメリカでは70万人が年間受けているため、
５％の過誤も３万人以上の人数になる、ということがあって、
過誤をどのように減らせるかを数学的モデルで研究している内容があった。
別の発表では上海の大きい病院では外科手術が年間６万件もあって、
手術室のスケジューリングをしたら10.3% 改善された、
という話があった。このスケジューリングの話は近似アルゴリズムによって、
精度保証ができているのも面白かった。

セッションが６時に終わってから、７時３０分のバンケットまで時間があったので、
街をブラブラとして、SF MOMA のストアを見てきたり、Walgreen で買い物をしてきた。
７時３０分ちょっと前にヒルトンの中のバンケット会場に行ったら、やはり
大混雑だった。
料理はお肉などもあって豪勢だったかと思う。反面、飲み物はミネラルウォーターも
すべて有料になっていて、のどが渇くこと渇くこと。
ちなみに、料理は前年に引き続いてハンバーガーが出てきていた。
INFORMS のバンケットの定番メニューとして定着するのかもしれない。
会場では、自分のところで質問してくれた人にも偶然会うことができて、
また会話もできたのでよかった。

あとは、ホテルに戻ってきてから、日本から持ってきた論文に目を通したり、
Bertsiemas がお勧めしていた本についてチェックなどをしたりしている。