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。