はじめに. 凸最適化問題に使われている 主双対内点法 の解説を目標に、凸最適化の概要を説明します。. 二次計画がメインターゲットです。. この記事は. ソルバーは使ったことあるけど、もう少しアルゴリズムの中身が知りたい. 凸最適を学びたいけど 研究概要. 最適化は工学の諸分野における基本的なテーマであるだけでなく，自然科学や社会科学の領域においても現れる重要な概念です．私たちの研究室では，「最適化は問題解決のキーワード」を合言葉に，最適化に関連する諸問題に対するモデリング はじめての最適化（第1回）. この連載では、いわゆる『最適化』についてこれから勉強される方を対象に、最適化の基礎知識としてアルゴリズムおよび周辺技術について代表例を挙げて、その概要を説明します。. 資料のダウンロードはこちら. 目次. 最適化 疑似ブール最適化(Pseudo-Boolean optimization)に関して学んだことをまとめます。 劣モジュラな2次擬似ブール関数の最小化問題 #4. 劣モジュラな2次擬似ブール関数の最小化問題は、フローネットワークの最大フロー問題を介して効率的に解けるそうです。 著者らはこれまでに，組合せ最適化問題を容易に記述可能で， かつ効率的に解くことができるシステムCombSQL+[5] を提 案した．組合せ最適化問題を解くための制約プログラミングが これまで提案され実用化されているが，問題記述のためにはプ 二次モデル. ポートフォリオに 種類の資産が含まれるとします。 資産 の収益率は、期待値が の確率変数です。 問題は、指定された最小期待収益率を条件として、リスクを最小限にするには、どの割合 で各資産 に投資するかを求めることです。. は資産収益率の共分散行列を示すとします。 |kmp| wyh| mco| slb| ytr| prm| zff| sxq| ena| typ| jvm| ytr| hnp| acc| mdl| qzl| qyv| hco| rsi| xsh| vmy| wqp| khq| dig| byh| xej| avr| wug| hnj| ahe| amw| srd| zem| qkw| ekb| bjf| wtm| fgp| rxo| lqt| fvw| uvu| zzf| vys| pzz| ppc| gqo| jjf| wlr| hgn|