When data mining meets optimization: A case study on the quadratic assignment problem https://arxiv.org/abs/1708.05214 データマイニングによるパターン発見を最適化に応用しようという話で、 ここでは二次割当問題(QAP: Quadratic assignment problem)を対象に、 ヒューリスティックアルゴリズムで得た解の集合に対して頻出パターンマイニングして、 頻出パターンを元に次の探索の初期解を決めるみたいなのを繰り返す感じ。

こういうのってあるのかなと思ってたら、やっぱりあるのね。 GRASP (Greedy randomized adaptive search procedure の方) に相関ルールマイニングを組み合わせる DM-GRASP などが2004年に提案されている他、過去にも色々とやられてはいるみたい。

こういうのって例えばMax-SATなんかにも使えないかなぁ。 あと、頻出パターンからの解の構成には少し工夫の余地がありそうかと思った（複数のパターンを組み合わせたりとか）。