最適化手法入門
- 発行
- 2019/08/29
- サイズ
- A5
- ページ数
- 256
- ISBN
- 978-4-06-517008-3
- シリーズ
- データサイエンス入門シリーズ
内容紹介
「最適化」を使うことを目指して、さまざまな最適化モデルを解説。理論は必要最低限にとどめ、具体的な例とＰｙｔｈｏｎコードを多く掲載。東京大学のＵＴｏｋｙｏＯＣＷの講義映像「数理手法Ⅲ」とも連携！
目次
第1章 最適化の概要
1.1 最適化問題とは：目的関数と制約
1.2 連続最適化と離散最適化
1.3 大域的最適解と局所最適解
第2章 線形計画と凸2次計画
2.1 線形計画問題
2.2 双対性
2.3 解法
2.4 凸2次計画問題
2.5 応用
第3章 非線形計画
3.1 無制約最適化
3.2 制約付き最適化
第4章 凸計画
4.1 凸集合と凸関数
4.2 凸計画問題
4.3 特別な構造をもつ問題の解法
第5章 ネットワーク計画
5.1 グラフ
5.2 最短路問題
5.3 最小木問題と階層的クラスタリング
5.4 最小費用流問題と単調回帰
5.5 その他の代表的な問題
第6章 近似解法と発見的解法
6.1 厳密解法，近似解法，発見的解法
6.2 ナップサック問題
6.3 非階層的クラスタリング
6.4 劣モジュラ最大化問題
6.5 メタ戦略
第7章 整数計画
7.1 整数計画問題
7.2 分枝限定法
7.3 定式化の要点
7.4 応用
付録A ソフトウェアの利用
A.1 最適化ソルバーの概要
A.2 Python 環境での最適化
A.3 MATLAB 環境での最適化