1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。


『組合せ最適化入門
 〜巡回セールスマン問題を中心に〜』




 S190719A



 

開催日時:2019年7月19日(金)11:00-17:00

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


画像認識セミナー日程表  新宣伝セミナー日程表

 講 師

 梅谷俊治(うめたにしゅんじ)  氏 

   大阪大学大学院 情報科学研究科 准教授(博士(情報学)) 

 <略歴、等>   1998年 大阪大学 大学院基礎工学研究科 博士前期課程修了.
 2002年 京都大学 大学院情報学研究科 博士後期課程指導認定 退学.
  豊田工業大学助手,電気通信大学助教を経て,2008年より大阪大学大学院情報科学研究科准教授.現在に至る.
 専門は,数理最適化,アルゴリズム.
 日本オペレーションズ・リサーチ学会,情報処理学会,人工知能学会,The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),Mathematical Optimization Society(MOS), Association for the Advancement of Artificial Intelligence(AAAI),各会員.


 セミナーの概要

 

 産業や学術の幅広い分野における現実問題の多くが,組合せ最適化問題にモデル化できることが再認識されるようになりました.特に,人工知能(AI)により解決したと報道される問題の中には,それが実は組合せ最適化問題であったというものが少なくありません.最近でも,宅配便の配送,インターネット広告配信,住宅における電力運用など,多くの現実問題に組合せ最適化が応用されています.
 組合せ最適化は,さまざまな数学をバックグラウンドに持つため,その最先端の技術を使いこなすことは容易ではありませんが,本講義では,“組合せ最適化入門”ということで,数式をできる限り使わずに,組合せ最適化の手法とその応用例を紹介します.


 講義項目

 1 組合せ最適化問題とその応用
  1.1 最適化手法による問題解決アプローチ
  1.2 組合せ最適化問題とその応用例
  1.3 組合せ最適化問題の難しさ
  1.4 計算困難な組合せ最適化問題に対するアプローチ


 2 アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価
  2.1 アルゴリズムの計算量とその評価
  2.2 問題の難しさとNP困難問題


 3 近似解法と発見的解法
  3.1 近似解法の性能評価
  3.2 巡回セールスマン問題に対する精度保証付き近似解法
  3.3 巡回セールスマン問題に対する発見的解法


 4 局所探索法とメタヒューリスティクス
  4.1 局所探索法の概要
  4.2 巡回セールスマン問題に対する局所探索法
  4.3 メタヒューリスティクスの概要
  4.4 反復局所探索法
  4.5 遺伝的アルゴリズム
  4.6 アニーリング法
  4.7 タブー探索法
  4.8 誘導局所探索法


 4 現実問題に対する組合せ最適化の適用事例の紹介



 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領  セミナー 総合日程 画像認識 セミナー日程 新宣伝 セミナー日程