Pythonによる数理最適化問題の基礎とプログラミングおよび実務への応用 <1人1台PC実習付>

~ 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解法とPythonによる実務への応用 ~

・様々な数理最適化問題の基礎的な性質やアルゴリズム、実用上の応用問題をPythonを用いて実践的に修得し、応用するための講座
・最適化問題の特徴、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プログラミング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

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実現するかを紹介します。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
  • 2024年08月21日(水) 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 PC実習付きセミナーソフト・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
・数理最適化とその応用に興味がある方
・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
予備知識 ・高校数学+大学数学の基礎的な部分(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.数理最適化問題とPython
  (1).数理最適化問題の概要
  (2).Python言語と開発環境(Jupyter Notebook)の概要
 
2.線形最適化問題と実務への応用
  (1).線形最適化問題とは :定式化と作図による概観
  (2).シンプレックス法
  (3).双対問題と双対理論 :その解は信用できるか?
  (4).Pythonによる実習:実務への応用問題
    a.割り当て問題など
 
3.整数線形最適化問題と実務への応用
  (1).整数線形最適化問題とは :ナップサック問題を例として
  (2).分枝限定法の概要
  (3).Pythonによる実習:実務への応用問題
    a.スケジューリングの問題など
 
4.グラフ最適化問題と実務への応用
  (1).グラフ理論入門
  (2).豊富なグラフ最適化問題
  (3).Pythonによる実習:さまざまなグラフ最適化問題の解法と実務への応用問題
    a.経路最適化問題など
 
5.非線形最適化問題と実務への応用
  (1).非線形最適化問題とは
  (2).解法の一般形
  (3).Pythonによる実習:非線形最適化問題の解法と実務への応用問題
    a.凸2次最適化問題
 
6.まとめ
キーワード 線形最適化 シンプレックス法 双対問題 整数線形最適化 分枝限定法 グラフ最適化 非線形最適化 凸2次最適化
タグ ソフト管理シミュレーション・解析ソフト教育データ解析OS・言語最適化・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 新宿第一生命ビルディング(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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