計算による最適化入門(コンピュータが育む数学の展開) [全集叢書]

計算による最適化入門(コンピュータが育む数学の展開) の 商品概要

• 目次

  第1章　線形最適化の紹介
  1.1 線形最適化の重要性
  1.2 例
  1.3 線形計画問題
  1.4 線形計画問題を解く：これは何を意味するのか
  1.5 線形計画法／線形最適化の歴史
  1.6 演習問題
  
  第2章　線形計画問題の基礎：その1
  2.1 最適性の判定法
  2.2 双対問題
  2.3 実行不可能性の判定法
  2.4 非有界性の判定法
  2.5 いくつかの形式の双対問題
  2.6 演習問題
  
  第3章　線形計画問題の基礎：その2
  3.1 双対問題の解釈
  3.2 演習（感度分析の準備）
  3.3 感度分析
  3.4 演習問題
  
  第4章　アルゴリズム
  4.1 行列表記法
  4.2 線形計画問題の辞書形式
  4.3 ピボット演算
  4.4 ピボットアルゴリズムと構成的証明
  4.5 ピボット演算の実行例
  4.6 ピボットアルゴリズムの図解
  4.7 演習問題
  
  第5章　線形計画問題：発展
  5.1 ピボット演算の実装
  5.2 感度分析の計算法
  5.3 ピボットアルゴリズムの双対化
  5.4 単体法のピボット規則
  5.5 ピボット演算の幾何学的理解
  5.6 演習問題
  
  第6章　組合せ最適化と計算量
  6.1 例
  6.2 計算の効率性
  6.3 グラフ理論の基本概念
  6.4 演習問題
  
  第7章　多項式可解問題
  7.1 最小全域木問題
  7.2 2部完全マッチング問題
  7.3 割当問題
  7.4 最適マッチング問題
  7.5 最大流問題
  7.6 最小費用流問題
  7.7 演習問題
  
  第8章　しらみつぶし探索と分枝限定法
  8.1 分枝限定法
  8.2 演習問題
  
  第9章　板取り問題と列生成
  9.1 板取り問題
  9.2 単体法の復習
  9.3 列生成
  9.4 演習問題
  
  第10章　近似アルゴリズム
  10.1 集合被覆問題
  10.2 貪欲法
  10.3 主双対法
  10.4 LP丸め法
  
  第11章　線形計画問題に対する内点法
  11.1 記号の準備
  11.2 ニュートン法
  11.3 主双対内点法
  
  第12章　フリーソフトウエアを使ってみよう
  12.1 LP_solveのインストール
  12.2 LP_solveでの問題の記述
  12.3 LP_solveで線形計画問題を解く
  12.4 LP_solveで整数計画問題を解く
  
  付録　最適化に関する有益なリンクとソフトウエアサイト

• 出版社からのコメント

  コンピュータによる数学への寄与などを解説する新シリーズ。第一弾は，最適化に関して具体的な例の計算を取り扱いながら解説。

• 内容紹介

  最適化問題とは、「ある場所をスタートし、指定されたすべての場所を通って再び戻る最短時間はどうなるか」といった、いくつかの制約の下である種の目的尺度を最小化（あるいは最大化）する問題である。本書はその最適化問題に関して具体的な例の計算を取り扱いながら、主に線形最適化と組合せ最適化という二つの主題を中心に解説していく。
  前半では線形最適化の基本理論を最小限の数学用語を用いて与え、また、十文字法と単体法という線形最適化に対する二つのアルゴリズムを、その有限終了性の議論を含めて与える。後半では、まずクラスP、NP、co-NPおよびNP完全という計算量理論の概念を議論し、それぞれのクラスに属する組合せ最適化問題を扱う。さらに非線形最適化の技法にも触れ、最後には本書の解説でも使用されるフリーソフトウエアLP_solveの利用例にも触れる。最適化を学びたい多くの人にとって大変有用な書籍となろう。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  福田 公明(フクダ コウメイ)
  １９８２年カナダウォータールー大学大学院博士課程修了、Ｐｈ．Ｄ．（Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ）。現在、スイス連邦工科大学チューリッヒ校（ＥＴＨ　Ｚｕｒｉｃｈ）名誉教授。専門は最適化、計算幾何学、マトロイド理論
  
  田村 明久(タムラ アキヒサ)
  １９８９年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了、理学博士。現在、慶應義塾大学理工学部数理科学科教授。専門は離散最適化、数理最適化、アルゴリズム

計算による最適化入門(コンピュータが育む数学の展開) の商品スペック