以下の類似セミナーへのお申込みをご検討ください。
エンジニアのための実験計画法とExcel上で構築可能な人工知能を併用する非線形実験計画法
人工知能初めの第一歩のセミナー ~人工知能は電気羊の夢を見るか?~
最適化技術の本命:進化計算法(EC:Evolutionary Computation)の基礎と応用
ベイズ最適化による実験計画法の基礎と具体的すすめ方
ベイズ最適化の基礎と応用 ~単目的最適化/多目的最適化/ロバスト最適化~
AIプログラミングができない要素技術者自身で開発できる人工知能技術 ~深層学習とMTシステムの基礎・学習データ最小化・開発実務応用入門~【AI構築デモ付き(希望者にAI構築・計算方法Excel資料提供)】
150分でもっとわかる!個人情報保護法入門
医療情報に関する法規制の最新状況
【中止】組合せ最適化入門:整数計画ソルバーからメタヒューリスティクスまで
開催日 |
13:30 ~ 16:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 情報技術 情報マネジメント一般 SQC一般 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
組合せ最適化の代表的な手法とその応用例を紹介
組合せ最適化入門として整数計画ソルバーからメタヒューリスティクスを詳解!
日程:2022年3月8日(火)13:30-16:00、9日(水)13:30-16:00
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))
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。
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(火)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
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と利用法
2.3 線形計画問題のモデル化
2.4 整数計画問題のモデル化
2日目(3月9日(水)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性能保証付き近似解法
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 メタヒューリスティクスとその実装
4.1 メタヒューリスティクスの戦略
4.2 巡回セールスマン問題に対するメタヒューリスティクスとその実装