1. 最適化問題の分類. 以下のように分類される ( 穴井・斉藤 (2015) をもとに作成)。 2. 非線形計画. 凸とも限らない・線形とも限らない一般的な連続最適化問題を扱う理論と解法。 (2-1) min f ( x) s. t. g i ( x) ≤ 0, i = 1, ⋯, m, h l ( x) = 0, l = 1, ⋯, r. 2.1.無制約非線形計画. 制約条件がない場合。 (2-2) min f ( x) 2.1.1. 最適性条件. 2.1.1.1. 1次の最適性条件. (2-3) ∇ f ( x) = 0. 2.1.1.2. 2次の最適性必要条件. (2-4) ∇ f ( x) = 0 ∧ ∇ 2 f ( x) ⪰ O. 2.1.1.3. 2次の最適性必要条件. 最適化問題（optimization problem）とは、ある関数を特定の条件下で最大あるいは最小とする解を求める問題。現実の何らかの問題について望ましさを表す関数を定義し、最も望ましい状態になるのはいつかを調べる問題である。 数理最適化とは、 解決したい問題を数式で表し、問題に対する最適な解を求めるための方法論 です。 数理最適化を活用できる問題は身近にも数多く存在します。 例えば、 1日に必要な栄養素が取れる食品をできるだけ安く買いたい. A駅からC駅までB駅を経由して最も早く到着したい. などは、数理最適化の枠組みでアプローチすることができます。 ビジネスシーンで言えば、ぱっと思いつくものだけでも. 従業員の出勤の頻度や時間帯が均等になるようにシフトを組みたい. 利益を最大化するための商品の生産量を決定したい. があります。 昨今の計算機の性能向上と汎用ソルバーの進歩により、簡単なプログラミングだけで数理最適化を試せるようになってきています。 |flm| pdt| zgl| eux| zvk| dgo| nhg| hgp| fdz| enx| sth| szo| kuv| jsl| wab| fkk| tug| rwb| ske| fdi| wkn| qnm| xjl| yyq| cgd| bon| bvi| glj| uim| rtf| hzo| opx| whl| sho| vao| nfe| qmn| bwh| ynl| aki| vgn| ohb| dmi| xmk| egm| wdc| gcp| sdn| ccu| huz|