Pythonによる数理最適化問題の基礎と解き方および実務への応用 ~1人1台PC実習付~

~ Pythonを用いた線形最適化、整数線形最適化、グラフ最適化、非線形最適化問題における実務への応用 ~

・Pythonを活用した数理最適化問題の解き方を学び、実務へ応用するための講座
・数理最適化問題の基礎的な性質やアルゴリズム、Pythonによる実用問題の解き方が実践的に修得できる特別セミナー! 
*PCは弊社でご用意いたします  *当日は講師の著書を配布いたします

講師の言葉

 様々な種類の数理最適化問題について、それらの基礎的な性質やアルゴリズム、実用上の応用問題をPythonを用いてどのように解くのかを紹介します。具体的には、数理最適化問題を難しさやアプローチによって、線形最適化問題、整数線形最適化問題、グラフ最適化問題、非線形最適化問題の4つに分けて、それぞれのカテゴリーにおいて、問題の特徴、代表的なアルゴリズム、実用上の応用問題とそれを解くためのPythonプログラムを紹介します。実用上の応用問題としては、クラス割り当て問題、スポーツのスケジューリング、最短経路問題、凸2次最適化問題などを予定しています。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年12月02日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・実務で何らかの最適化問題を解く必要のある方や興味がある方
・Python言語の基礎を習得している方、またはその他のプログラミング言語を習得していてPython言語に興味のある方
・システム、データ分析、製品開発ほか関連部門の技術者の方
予備知識 ・高校数学+α(微分、ベクトル、行列計算)
・Python言語やその他のプログラミング言語の基礎的な知識
修得知識 ・数理最適化問題の概観
・数理最適化問題の基礎知識
・Python言語による数理最適化問題の解法の基礎
プログラム

1.数理最適化問題の基礎
  (1). 数理最適化問題の概要
  (2). なぜPythonか

2.Python概要
  (1).Pythonの実行環境
  (2).Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール
  (3).パッケージの読み込み
  (4).基本データ型と変数
  (5).if文、for文、while文
  (6).リスト、タプル、辞書、集合
  (7).関数定義、オブジェクト定義
  (8).NumPy入門

3.Pythonによる線形最適化問題
  (1).線形最適化問題とは
  (2).解法の概観
  (3).Pythonで解いてみよう
  (4).双対問題と双対理論 -その最適解は信頼できるか?-
  (5).アルゴリズム
  (6).実務への応用問題
    a.クラス割り当て問題

4.Pythonによる整数線形最適化問題
  (1).整数線形最適化問題とは
  (2).分枝限定法の概要(ナップサック問題)
  (3).ビンパッキング問題と列生成法
  (4).実務への応用問題
    a.スポーツのスケジューリング

5.Pythonによるグラフ最適化問題
  (1).グラフ理論入門
  (2).木と最適化
  (3).経路最適化
  (4).グラフの分割と最適化 
  (5).Pythonを用いたグラフ最適化問題の解法
  (6).実務への応用問題
    a.経路最適化問題

6.Pythonによる非線形最適化
  (1).非線形最適化問題の分類
  (2).制約なし最適化問題の最適化条件
  (3).制約なし最適化問題の代表的なアルゴリズム
  (4).一般形の最適化問題の解
  (5).Pythonを用いた非線形最適化問題の解法
  (6).実務への応用問題
    a.凸2次最適化問題、2次錐最適化問題

7.まとめ

キーワード Python 線形最適化 双対問題 整数線形最適化 分枝限定法 グラフ理論 経路最適化 非線形最適化
タグ 統計・データ解析ソフト管理ソフト教育データ解析最適化・応力解析
受講料 一般 (1名):57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名):51,700円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
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