最適化理論

授業目的
「最適化」は情報科学・情報工学のみならず,経済学などの他の学問分野ではもちろんのこと,ビジネスなど様々な分野においても必要不可欠なものである.機械学習,深層学習など,AIの分野においても,それらのアルゴリズムの本質部分は「最適化」である.
この最適化理論について,動的計画法,分割統治法,線形計画問題など,様々な基本的なアルゴリズムに関する知識を修得し,活用できるようになることを目的とする.
到達目標
最適化理論における様々な基本的なアルゴリズムを理解し,活用できることを目標とする.
授業計画
第1回ガイダンス,最適化問題とアルゴリズムの基本的な概念
第2回動的計画法(1)(基本的な考え方)
第3回動的計画法(2)(基本的なアルゴリズムの設計)
第4回動的計画法(3)(様々な最適化問題への適用)
第5回動的計画法(4)(様々な最適化問題への適用と演習)
第6回分割統治法
第7回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(1)(配置問題)
第8回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(2)(ネットワークの問題)
第9回様々な離散最適化問題とアルゴリズム(3)(機械学習)
第10回線形計画問題
第11回線形計画問題に対するシンプレックス法(1)(基本的なアルゴリズム)
第12回線形計画問題に対するシンプレックス法(2)(一般の場合のアルゴリズム)
第13回双対理論,離散最適化と連続最適化
第14回総合演習