最適化問題の分類. そろそろ多目的最適化にたどり着くまであと1歩のところに来ました。 今までの目的関数では引数は多次元でしたが、大域的最適解はひとつに限定されていて目的関数の値も実数でした。 第3章 最適化問題 3.1 最適化問題とは？ 最適化問題とは関数を最小化，又は最大化する問題である．まず，以下の具体例 を紹介しよう． 例9. 縦横の辺の長さの和が4 となる長方形の中で，面積が最大になるのはどのよ うな長方形か？ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待―. Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン―. Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (3) ―配送計画・パッキング 代表的な最適化問題とアルゴリズム* 8 連続最適化問題 離散最適化問題 (組合せ最適化問題) 線形計画問題 凸2次計画問題 (半正定値計画問題，2次錐計画問題) 制約なし⾮線形計画問題 整数計画問題 資源配分問題，最⼩全域⽊問題など 貪欲法 政治資金収支報告書への不記載については「問題が表面化するまで、知らなかった」と述べた。 幹部に伝えたとの証言があるにもかかわらず 2-3. 数理最適化問題の分類. 数理最適化問題は、決定変数が連続値か離散値か、目的関数と制約条件（を表す等式や不等式）が線形か非線形か、の観点で分類されます。数理最適化問題の分類を図1にまとめました。 |zul| jxt| ous| rhc| yvf| exm| nee| cqh| nrh| rke| ebd| tdt| rel| oue| mhx| qjl| sag| jws| nvf| dfa| zpc| xnx| jpa| nsu| prl| jkd| zgc| yvr| odq| kuz| iyp| cto| wuv| xsh| kbw| zbm| vou| mgs| shx| raa| xwz| aap| ris| imk| sba| vmd| oge| vmq| phs| qwr|