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★数理最適化を活用するための実践的な枠組み「整数計画ソルバーの利用法とモデル化」および「メタヒューリスティクスの設計と開発」について解説。
★現実問題の解決に、数理最適化を上手に活用出来るようになりましょう!

組合せ最適化問題に対する
実用的なアルゴリズムとその応用

講師

大阪大学 大学院情報科学研究科 准教授 博士(情報学) 梅谷俊治 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
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
2003年 京都大学博士(情報学)
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。現在に至る。

■専門および得意な分野・研究
専門は,数理最適化およびアルゴリズム。
産業や学術の分野における多くの重要な問題が組合せ最適化問題に定式化できることが知られるようになり、実社会から収集されたビッグデータに基づく大規模かつ多様な組合せ最適化問題を効率良く解くことが求められています。しかし、これらの組合せ最適化問題の多くがNP困難と呼ばれる計算困難な問題であることが計算の複雑さの理論により知られています。このような背景の下で、今後も大規模・複雑化が進む計算困難な組合せ最適化問題を現実的な計算時間で解く実用的なアルゴリズムを開発することが私の研究テーマです。
現在は主に以下の研究テーマに取り組んでいます。
・問題構造の解析に基づく組合せ最適化アルゴリズムの自動構成
・大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法
・図形の詰込み・切出し問題に対する発見的解法
・数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用

■本テーマ関連学協会での活動
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、Institute of Operations Research and the Management Sciences (INFORMS)、Mathematical Optimization Society (MOS)、Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 各学会会員

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日時・会場・受講料

●日時 2019年1月23日(水) 10:30-16:30
●会場 [東京・御茶ノ水]中央大学駿河台記念館6階680 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640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 →

セミナーポイント

■講座のポイント
産業や学術の幅広い分野における現実問題の多くが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、現実社会から収集されたビッグデータに基づく最適化問題を現実的な計算時間で解くことが強く求められています。
本講座では、産業や学術の幅広い分野における現実問題の解決に数理最適化を活用するための実践的な枠組み「整数計画ソルバーの利用法とモデル化」および「メタヒューリスティクスの設計と開発」について解説します。

■受講後、習得できること
・組合せ最適化問題とその応用
・整数計画ソルバーの利用法とモデル化
・メタヒューリスティクスの設計と開発

■受講対象
・現実問題の解決に数理最適化を活用したい方
・数理最適化の応用事例を知りたい方
・数理最適化の実践的な手法を習得したい方
※大学初学年で習得する微分積分、線形代数の知識があると望ましいです。

■講演中のキーワード
数理最適化、組合せ最適化、メタヒューリスティクス

セミナー内容

1.組合せ最適化問題とその応用
 (1)最適化手法による問題解決アプローチ
 (2)組合せ最適問題とその応用例
 (3)組合せ最適化問題の難しさ
 (4)計算困難な組合せ最適化問題に対するアプローチ

2.整数計画ソルバーの利用法とモデル化
 (1)線形計画問題と整数計画問題
 (2)整数計画ソルバーの現状
 (3)整数計画ソルバーの利用法
 (4)線形計画問題のモデル化
 (5)整数計画問題のモデル化

3.メタヒューリスティクスの設計と開発
 (1)メタヒューリスティクス
 (2)貪欲法と局所探索法
 (3)局所探索法の設計と開発
 (4)メタヒューリスティクスの枠組み

4.現実問題に対する数理最適化の適用例の紹介

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AA190134

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