資料詳細

[ 和図書 ] 最適化手法入門 ( データサイエンス入門 )

寒野善博／著 -- 講談社 -- 2019.8 --

所蔵

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ISBN	4-06-517008-3
ISBN13桁	978-4-06-517008-3
タイトル	最適化手法入門
タイトルカナ	サイテキカシュホウニュウモン
著者名	寒野善博／著, 駒木文保／編
著者名典拠番号	110006691120000 , 110007577390000
出版地	東京
出版者	講談社
出版者カナ	コウダンシャ
出版年	2019.8
ページ数	14, 236p
大きさ	21cm
シリーズ名	データサイエンス入門
シリーズ名のルビ等	データサイエンスニュウモン
価格	¥2600
内容紹介	最適化を使ってデータの解析や種々の意思決定を行いたい人に向けて、様々な最適化モデルと解法を解説。データサイエンスへの入門書として、最適化の教科書ではあまり扱われないものも取り上げる。Pythonのコードも掲載。
書誌・年譜・年表	文献:p229～230
一般件名	最適化-00568906-ndlsh
一般件名カナ	サイテキカ-00568906
一般件名	最適化
一般件名カナ	サイテキカ
一般件名典拠番号	510832300000000
分類：都立NDC10版	417
資料情報1	『最適化手法入門』（データサイエンス入門）　寒野善博／著, 駒木文保／編　講談社　2019.8（所蔵館：中央　請求記号：/417.0/5622/2019　資料コード：7112067330）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1153418835

第1章最適化の概要: 1.1 最適化問題とは:目的関数と制約; 1.2 連続最適化と離散最適化; 1.3 大域的最適解と局所最適解
第2章線形計画と凸2次計画: 2.1 線形計画問題; 2.2 双対性; 2.3 解法; 2.4 凸2次計画問題; 2.5 応用
第3章非線形計画: 3.1 無制約最適化; 3.2 制約付き最適化
第4章凸計画: 4.1 凸集合と凸関数; 4.2 凸計画問題; 4.3 特別な構造をもつ問題の解法
第5章ネットワーク計画: 5.1 グラフ; 5.2 最短路問題; 5.3 最小木問題と階層的クラスタリング; 5.4 最小費用流問題と単調回帰; 5.5 その他の代表的な問題
第6章近似解法と発見的解法: 6.1 厳密解法,近似解法,発見的解法; 6.2 ナップサック問題; 6.3 非階層的クラスタリング; 6.4 劣モジュラ最大化問題; 6.5 メタ戦略
第7章整数計画: 7.1 整数計画問題; 7.2 分枝限定法; 7.3 定式化の要点; 7.4 応用
付録A ソフトウェアの利用: A.1 最適化ソルバーの概要; A.2 Python環境での最適化; A.3 MATLAB環境での最適化