【3980円以上送料無料】しっかり学ぶ数理最適化　モデルからアルゴリズムまで／梅谷俊治／著

＜p＞最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！＜/p＞ ＜p＞【推薦の言葉】＜br /＞ 数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適用するという手順を踏む。＜br /＞ 本書は、豊富な実例を通して、モデル化の勘どころを説明し、さらに広範な最適化手法それぞれを、基本から分かりやすく解説している。この分野全般を知るための「最適解」として推薦したい。＜br /＞ ーー茨木俊秀(京都情報大学院大学学長)＜/p＞ ＜p＞【サポートページ】＜br /＞ sites.google.com/view/introduction-to-optimization/main＜/p＞ ＜p＞【主な内容】＜br /＞ 第1章 数理最適化入門＜br /＞ 1.1 数理最適化とは＜br /＞ 1.2 最適化問題＜br /＞ 1.3 代表的な最適化問題＜br /＞ 1.4 本書の構成＜/p＞ ＜p＞第2章 線形計画＜br /＞ 2.1 線形計画問題の定式化＜br /＞ 2.2 単体法＜br /＞ 2.3 緩和問題と双対定理＜/p＞ ＜p＞第3章 非線形計画＜br /＞ 3.1 非線形計画問題の定式化＜br /＞ 3.2 制約なし最適化問題＜br /＞ 3.3 制約つき最適化問題＜/p＞ ＜p＞第4章 整数計画と組合せ最適化＜br /＞ 4.1 整数計画問題の定式化＜br /＞ 4.2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価＜br /＞ 4.3 効率的に解ける組合せ最適化問題＜br /＞ 4.4 分枝限定法と切除平面法＜br /＞ 4.5 近似解法＜br /＞ 4.6 局所探索法＜br /＞ 4.7 メタヒューリスティクス＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。

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