セミナー 組合せ最適化 組み合わせ最適化 局所探索法 メタ戦略 問題 遺伝的アルゴリズム

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セミナー 組合せ最適化 組み合わせ最適化 局所探索法 メタ戦略 問題 遺伝的アルゴリズム

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★適用範囲は幅広いが、難しいと言われる組み合わせ最適化問題をわかりやすく解説!
★基礎から局所探索法とメタ戦略(遺伝アルゴリズム,進化計算,アニーリング法,タブー探索法など)の解説、実践的に問題を解くための方法論、応用事例まで。

組合せ最適化入門

〜問題の実践的解決に役立つ手法を中心として〜

講師

名古屋大学 情報学研究科 教授 柳浦 睦憲 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
1991年3月 京都大学工学部数理工学科 卒業.
1993年3月 京都大学大学院工学研究科数理工学専攻 修士課程修了.
1994年3月 京都大学大学院工学研究科数理工学専攻 博士課程中退.
1994年4月 京都大学工学部数理工学科 助手.
2000年4月 京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻 講師.
2005年10月 名古屋大学大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻 助教授.
2011年10月 名古屋大学大学院情報科学研究科計算機数理科学専攻 教授.
2017年4月 名古屋大学大学院情報学研究科数理情報学専攻 教授(現職).

2001年4月-2002年3月 コロラド大学 (文部省在外研究員).

■ご専門および得意な分野・研究:
組合せ最適化問題に対する実践的解法.とくにメタ戦略に基づくアルゴリズム開発.

■本テーマ関連学協会でのご活動:
日本オペレーションズ・リサーチ学会(フェロー),情報処理学会,電子情報通信学会,スケジューリング学会,ACM会員

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年12月6日(金) 12:30-16:30
●会場 [東京・浮間舟渡]板橋区立企業活性化センター2階 第1研修室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 「今いる所から目的地に最も早く行くにはどのようなルートが良いだろう?」日常生活でしばしば考える問題ではないでしょうか.このように最も良い方策を見つける問題を一般に最適化問題と呼びます.また,最適化問題の中でもとくに組合せ的な対象を考える場合を組合せ最適化問題と呼びます.たとえば,さまざまな形の箱をできるだけ隙間なくコンテナに詰め込む,宅配便の効率的な配送計画を行うなど,解決すべき組合せ最適化問題は世の中に無数に存在します.このような問題をコンピュータを用いて解くには,問題を解くための手続きを設計する必要があります.そのような手続きのことをアルゴリズムと呼びます.出発地から目的地までの最短のルートを求める問題には効率の良いアルゴリズムがあり,カーナビなどに応用されています.しかし,「いくつかのお店で買い物をして自宅に帰るまでの最短のルートを求める」という問題は,一見ひとつめの問題に似ているように思えるにもかかわらず,難しいことが知られています.組合せ最適化問題の多くは「難しい」ことが知られていますが,「難しいから解けません」では困ってしまいます.
 本セミナーでは,組合せ最適化の基礎から始め,このような問題を如何に実践的に解くかについて解説します.

■受講対象者:
本テーマに興味のある方ならどなたでも受講可能ですが,主に
・研究者,技術者,エンジニア,大学生,大学院生の方
・現実問題の解決に組合せ最適化の手法を活用したい方
・組合せ最適化の実践的な手法や応用事例を知りたい方
などを想定しています.

■必要な予備知識:
この分野に興味のある方ならとくに予備知識は必要ありませんが,高校卒業レベルの数学の知識があるほうが理解が深まると思います.

■本セミナーで習得できること(一例):
・組合せ最適化の基礎知識
・局所探索法とメタ戦略(遺伝アルゴリズム,進化計算,アニーリング法,タブー探索法など)の
 基礎知識
・組合せ最適化問題を実践的に解くための方法論

セミナー内容

1.組合せ最適化入門
 1)組合せ最適化問題とは
 2)身近な組合せ最適化問題の例
 3)列挙すれば解ける?
 4)最適解と近似解
 5)近似解を求める基本戦略
  a)欲張り法の例
  b)局所探索法の例
 6)近似解の良さの理論的保証
 7)最適解が必要とされる場合の例
 8)最適解を効率良く計算できる問題もある

2.組合せ最適化問題に対する実践的解法
 1)組合せ最適化問題の一般的定義と代表的な問題
 2)アルゴリズムの計算量とクラスNP
 3)厳密解法
  a)動的計画法
  b)分枝限定法
 4)近似解法
  a)欲張り法
  b)局所探索法
   i. 近傍
   ii. 移動戦略
   iii. 探索空間と解の評価
  c)メタ戦略
   i. GRASP法
   ii. アント法
   iii. 反復局所探索法
   iv. アニーリング法
   v. タブー探索法
   vi. 遺伝アルゴリズム/進化計算
   vii. メタ戦略の考え方と設計のポイント
  d)メタ戦略と多手法の融合

3.応用事例

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>


■ご講演中のキーワード:

組合せ最適化,NP完全/NP困難,欲張り法,局所探索法,動的計画法,分枝限定法,メタ戦略(メタヒューリスティクス),遺伝アルゴリズム,進化計算,アニーリング法,タブー探索法

セミナー番号:AC191207

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