目標追求

コンピューティングにおいて、ゴールシーキングとは、与えられた出力をもたらす入力を逆算して求める能力です。これは、what-if分析やバックソルビングとも呼ばれます。試行錯誤や改善を通して試みることも、より論理的な手段を用いて試みることもできます。基本的なゴールシーキング機能は、 Microsoft Excelなどの最新のスプレッドシートパッケージのほとんどに組み込まれています。

^{オブライエンとマラカス[ 1 ]} によると、最適化分析は目標探索分析のより複雑な拡張です。変数に特定の目標値を設定するのではなく、特定の制約を与えられた上で、1つ以上の目標変数の最適値を見つけることが目標となります。次に、指定された制約の下で、1つ以上の他の変数を繰り返し変更し、目標変数の最適値を見つけます。

例

ある家族が、支払える範囲で最大のローンを組もうとしているとします。毎月500ドルを積み立てるとすると、目標探索プログラムは、その家族がどれくらいのローンを組むことができるかを計算します。簡単な試行錯誤を繰り返すだけで、コンピュータは50,000ドルのローンは無理だが、48,000ドルなら支払えるとすぐに判断できます。そして、この処理を48,476.34ドルといった数字に達するまで繰り返します。この数字は、毎月の返済額が500ドルを超えずに、500ドルにできるだけ近づく金額です。

特に複雑な計算においては、より効率的な方法は、プログラムが論理的に議論を進めることです。単純な方程式を立てることで、プログラムは出力が入力の96分の1に等しいという結論を導き出し、出力（または目標値）に96を掛けることで必要な入力を求めることができます。

参照

• グローバル最適化
• 目標プログラミング

参考文献

1. O'Brien, J & Marakas, G. (2011). 意思決定支援. B.Gordon編, Management Information Systems 10e (p. 409). ニューヨーク: McGraw-Hill Irwin