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人工知能、AI時代にこそ学びたい"組合せ最適化"の入門セミナー!
★難しい数式を出来るだけ省略!どなたでも受講可能な内容です。
★現実問題の解決に、組合せ最適化を上手に活用出来るようになりましょう!

組合せ最適化入門セミナー
〜基礎的な手法から応用例まで、巡回セールスマン問題を中心に〜

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

→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7月12日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第2講習室 →「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、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、様々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、本講座では、組合せ最適化入門ということで、数式をできるだけ使わずに、組合せ最適化の手法とその応用例を紹介します。

■受講後、習得できること
・組合せ最適化問題とその応用例
・アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価
・代表的な近似解法の設計と開発
・代表的なメタヒューリスティクスの設計と開発

■受講対象
・組合せ最適化を初めて学習する方
・組合せ最適化の応用事例を知りたい方
*「アルゴリズムとデータ構造」の基本的な知識があることが望ましいです。

■講演中のキーワード
組合せ最適化、アルゴリズム、近似解法、発見的解法(ヒューリスティクス)、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
 1-1.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.計算困難な組合せ最適化問題に対するアプローチ

2.アルゴリズムの性能評価と問題の難しさの評価
 2-1.アルゴリズムの計算量とその評価
 2-2.問題の難しさとNP困難問題

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

4.局所探索法とメタヒューリスティクス
 4-1.局所探索法の概要
 4-2.巡回セールスマン問題に対する局所探索法
 4-3.メタヒューリスティクスの概要
 4-4.反復局所探索法
 4-5.遺伝的アルゴリズム
 4-6.アニーリング法
 4-7.タブー探索法
 4-8.誘導局所探索法

5.現実問題に対する組合せ最適化の適用例の紹介

<終了後、質疑応答>

セミナー番号:AA190739

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