数学的最適化 - 基礎と応用
Fouad Sabry
Traducteur Kei Imano
Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]
Synopsis
数学的最適化とは 数学的最適化は、しばしば数理計画法として知られ、潜在的な解決策のグループの中から、関係を考慮して最適なものを選択するプロセスです。 あらかじめ決められた一連の基準に準拠します。 離散最適化と連続最適化は、この分野の大部分を占める 2 つのサブフィールドです。 最適化に関連する問題は、コンピューターサイエンスやエンジニアリングからオペレーションズリサーチや経済学に至るまで、定量的なサブフィールドのそれぞれに現れます。 何千年もの間、数学の分野は、これらの問題を解決できる方法の作成に興味を持ってきました。 どのようなメリットがあるか (i) 洞察 、および次のトピックに関する検証: 第 1 章: 数学的最適化 第 2 章: 昇時曲線 第 3 章: カーブ フィッティング 第 4 章: 決定論的グローバル最適化 第 5 章: 目標プログラミング 第 6 章: 最小二乗法 第 7 章: プロセスの最適化 第 8 章: シミュレーションベースの最適化 第 9 章: 変分計算 第 10 章: 車両ルート問題 (ii) 数学に関する一般のよくある質問に答える (iii) 多くの分野で数学的最適化を使用する実際の例。 (iv) 各業界で必要となる 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 数理最適化のテクノロジーを 360 度完全に理解します。 本書の対象者 専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など あらゆる種類の数学的最適化について、基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。