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最適化理論の基礎(Excel, Pythonなどの実習込)

  • モデルプラン:【特別】110分×12回

数理最適化といえば、連続最適化や離散最適化といった幅広い問題の最大・最小問題を解くためのツールです。実際はソフトウェアが問題を解消してくれるが、中身の本質が分からないまま使うのと理解して使うのでは使っていく中で安心感が違っていきます。

この講座では、機械学習やアルゴリズムの数学的部分を支える有名な最適化問題を手広く体得することを目標としています。数学の基礎素養がない方でも必要に応じてナビしながら教えていきます。

受講内容

最適化の基礎部分の体得と簡単なプログラミンングによる実装(ExcelやPython使用)を目標にしています。

本を一人で読み進めていても、省略された部分や式の意味が分からないままもやもやしてしまう部分を数学を通じて少しでもなくすことを目指した学習をしていきます。

※内容はお客様のご要望等によって変更することがあります。

受講対象

1) 最適化の理論背景やプログラミングなどの活用を学びたい方
2) 実務で役立てる最適化に興味がある方
3) 幅広く最適化手法を学びたい方
4) 大学などの授業対策

モデルプラン

【110分×12回】

1) 最適化問題のロードマップ
2) 線形計画法I〜基本式、例、内点法
3) 線形計画法II〜双対定理、緩和問題 など
4) 非線形計画法I〜凸計画問題
5) 非線形計画法II〜ニュートン法、勾配法 など
6) 非線形計画法III〜制約ありのとき
7) 整数計画・組み合わせ最適化I〜基本式、グラフなど
8) 整数計画・組み合わせ最適化II〜動的計画法
9) 整数計画・組み合わせ最適化III〜分枝限定法
10) 整数計画・組み合わせ最適化IV〜ビンパッキン問題、巡回セールスマン問題
11) 整数計画・組み合わせ最適化V〜 メタヒューリスティク
12) その他の最適化問題〜 ExcelソルバーやPuLPによる解法など

※実際のプランはお客様のご要望等によって変更することがあります。

参考テキスト

担当講師

※別の講師が担当することもあります。