最適化

2021年度後期

最適化

場所

数理・データサイエンス教育研究センターMDSプラットフォーム（オンライン教材）

演習の目的と評価方法

最適化1では，データサイエンスを扱うのに必要である基本的な最適化手法についてオンデマンド形式かつ講義・演習形式で学ぶ．具体的には，最適化手法の基礎的な概念を理解し，演習を通して，Pythonを用いることにより，最適化問題への対応ができるようになることを到達目標とする．最適化の概要，線形計画，非線形計画，凸計画などの基礎的な理論を講義で解説するとともに，Pythonを用いて最適化手法に関する演習を行う．本教材を受講するにあたって，事前に，線形代数，微分積分，確率統計，プログラミング言語の知識があるとより理解が深まるが，数理最適化の知識は特に必要としない．

シラバス

演習回 公開日 テーマ 内容
第1回 2022年 1月 7日
（90分）		 最適化の概要 最適化の概要について理解する．
第2回 2022年 1月14日
（90分）		 線形計画と凸2次計画 線形計画と凸2次計画について理解する．
第3回 2022年 1月21日
（90分）		 非線形計画 非線形計画について理解する．
第4回 2022年 1月28日
（90分）		 凸計画、まとめ 凸計画について理解する．総括を行う．

Posted by norikawa