組合せ最適化入門：整数計画ソルバーから近似解法まで【Web配信】

セミナー趣旨

  　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、組合せ最適化の代表的な手法とその応用例を紹介します。

セミナープログラム

初日（3月8日（月）13:30-16:00）

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　組合せ最適化問題に対する代表的なアプローチ

2　整数計画ソルバーの利用法とモデル化
　2.1　線形計画問題と整数計画問題
　2.2　整数計画ソルバーの現状
　2.3　整数計画ソルバーの利用法
　2.4　線形計画問題のモデル化
　2.5　整数計画問題のモデル化

2日目（3月9日（火）13:30-16:00）

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
　3.4　巡回セールスマン問題に対する局所探索法

4　現実問題に対する組合せ最適化の適用事例の紹介
　4.1　電子ジャーナルの購読計画
　4.2　カタログのレイアウト計画

セミナー講師

梅谷俊治（うめたにしゅんじ）氏
大阪大学大学院　数理最適化寄附講座　教授（博士（情報学））

＜略歴＞
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
2020年10月より、数理最適化寄附講座　教授
　現在に至る
＜専門＞
数理最適化、アルゴリズム
＜学協会＞
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

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。