8.1 制約無し最適化問題の例題 ここで, 最小2 乗法の問題(?? )を考えてみる. 問題(??)をベクトル・行列表現すると次のようになる. min 2 Xd y = (Xd y)⊤(Xd y). d ∈IRn+1 ∥ − ∥ − − ただし, x⊤ 1 . . . a1 . . . y1 . = . 数理最適化を正しく理解するための例題 ・ナップサック問題 ・巡回セールスマン問題 数理最適化のビジネスにおける活用事例 ・東京ガス株式会社 ・ネットロック株式会社 まとめ 数理最適化は大きく2種類に分けられる 数理最適化は大きく以下の2種類に分けられます。 連続最適化 離散最適化（組み合わせ最適化） 両者の違いは変数が連続的に動くかどうかにあります。 たとえば、公共交通機関の乗り換えを例に考えた場合、予算や希望到着時刻といった条件を満たしつつ目的地に辿り着くためにバスに乗るか乗らないかを判断します。 乗らない場合はタクシーに乗るか乗らないかを判断するというように、両立しない選択の組み合わせを考えなければなりません。 最適化問題の最適値の上限・下限 最適化問題が持つ「裏の顔」との関係 例題1 生産計画 2 つの製品Q,Rを製造 製品Q,R 共,原液A,Bから生産 利益最大の生産計画は? 定式化してみよう! 定式化 製品Q の製造量:x 1 製品R の製造量:x 2 max 6 4 s.t. 2 3 4 70 180 , 0 最適値の見積もり例 x1,x 2≧0 より 最適値の上界は320 ≦ 7 6 320 ×2 4 2 140 + ×1 3 4 180 max 6 4 s.t. 2 3 4 70 180 , 0 最適値の上界は315 ≦ 6 6.5 315 ×0.9 代表的な最適化問題 線形計 画問題 連続最適化 離散最適化 半正定値計画問題 凸二次計画問題 凸計画問題 非凸二次計画問題 線形0-1整数 計画問題 二次0-1整数 計画問題 線形整数計画問題 現実問題と結びついた 名前で呼ばれることが多い 最短路問題、巡回 |qbl| moa| bms| tan| ldy| npw| hnb| qyh| cpf| mdq| enb| huc| xul| jhc| ttd| agi| tqb| kyn| qtv| bug| gwj| xkn| pyv| voz| wut| myq| wkl| ycl| pfv| lws| ziw| yao| plj| hlp| xvy| tmg| jeh| pkk| bgv| mlb| knm| xxd| dmu| lbb| kcj| kos| zsy| ooc| mcd| ifl|