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組合せ最適化入門

組合せ最適化入門

~厳密解法から近似解法まで~
オンライン 開催

開催日

  • 2021年10月5日(火) 13時30分 16時00分
  • 2021年10月6日(水) 13時30分 16時00分

プログラム

 産業や学術の幅広い分野における現実問題の多くが組合せ最適化問題にモデル化できることが再認識されるようになりました。特に、人工知能 (AI) により解決したと報道される問題の中には、それが実は組合せ最適化問題であったというものが少なくありません。最近でも、宅配便の配送、インターネット広告配信、住宅における電力運用など、多くの現実問題に組合せ最適化が応用されています。
 組合せ最適化は、さまざまな数学をバックグラウンドに持つため、その最先端の技術を使いこなすことは容易ではありませんが、本講義では、組合せ最適化入門ということで、組合せ最適化の代表的な手法とその応用例を紹介します。

  1. 組合せ最適化問題とその応用
    1. 最適化手法による問題解決アプローチ
    2. 組合せ最適化問題とその応用
    3. 組合せ最適化問題の難しさ
    4. 組合せ最適化問題に対する代表的なアプローチ
  2. 整数計画ソルバーの利用法とモデル化
    1. 線形計画問題と整数計画問題
    2. 整数計画ソルバーの現状と利用法
    3. 線形計画問題のモデル化
    4. 整数計画問題のモデル化
  3. 近似解法と発見的解法
    1. 近似解法の性能評価
    2. 巡回セールスマン問題に対する性能保証付き近似解法
    3. 巡回セールスマン問題に対する発見的解法
    4. 巡回セールスマン問題に対する局所探索法
  4. メタヒューリスティクスとその実装
    1. メタヒューリスティクスの戦略
    2. 巡回セールスマン問題に対するメタヒューリスティクスとその実装

講師

  • 梅谷 俊治
    大阪大学大学院 数理最適化寄附講座
    教授

主催

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受講料

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: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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