Pythonで学ぶ最適化問題

講座の概要

資源の配分や配送経路、販売価格などを与えられた条件の中で最も効率よく決めたい。最適化はこのような問題を解決するための数学的な手段を与えます。

この講座では、最適化の考え方や基礎的な理論について解説していきます。

また最適化の計算を実行するためにはコンピュータの力も不可欠です。理論の解説と並行してpythonによる実装も解説します。

受講にあたって役に立つ知識
高校数学1A, 2B, 3の範囲まで

1. 最適化の概要
典型的な問題を通して、最適化の導入を行います。最適化で用いられる用語についてもここで紹介します。また、最適化はその数学的な性質によって線形最適化、非線形最適化、凸最適化など様々な種類に分類されています。これらの分類についても概要を説明します。

2. 線形最適化
目的関数、制約条件が1次式で与えられる最適化問題を線形最適化といいます。解法として単体法や内点法、不等式制約を扱うためのスラック変数などについて解説します。

3. 組み合わせ最適化
貪欲法やダイクストラ法など、典型的な解法を具体例を通して解説します。

4. 非線形最適化
目的関数や制約条件が1次式とは限らない最適化問題についての最適化手法について解説します。

お申し込みは、お申込フォームからお願いします。
※お手数ですが、件名について『Pythonで学ぶ最適化問題』を選択のうえ送信をお願いします。

名称	Pythonで学ぶ最適化問題
講師	伊集院拓真
日程	計2回の集中講義になります。第1回 8月2日(日) 10:00-15:00 第2回 8月9日(日) 10:00-15:00
場所	Zoomによるオンライン講座となります。※会場が変更となった際には、事前にご連絡をさしあげます。
教科書	講師オリジナルテキスト ※ テキスト代は受講料に含まれています。
受講料	全2回34,500円クレジットカード支払いはこちらのページから。
持ち物	・筆記用具・anaconda3がインストールされたPC