ゼロから学ぶ数理最適化
2025年5月28日(水)
  • 13:00~14:00(開場12:45~)

セミナー概要

与えられた制約条件のもとで最良の結果を得る方策を知りたいという欲求は、野球チームの監督や町工場の社長から、青春を謳歌する若者や夕食の献立を考える主婦まで、老若男女誰もが求める欲求でしょう。この結果を得る方法に数学的な裏付けを与え、手順書(アルゴリズム)の形で提供する知識とスキルのセットが数理最適化です。
本講座では、数理最適化に興味のあるエンジニア、経営者、学生、主婦などすべての方を対象に、初級、中級、上級の3つのコースに分けてこの知識セットの内容を学習します。
初級コースでは、最適化法にはどんなアルゴリズムがあるのか、何の役に立つのか、使いこなすにはどのような勉強をしなければならないのかという疑問に答えることで、最適化法とは何かという疑問に答えます。
開催日
2025年5月28日(水)
時間
  • 13:00~14:00(開場12:45~)
対象者
数理最適化に興味のあるエンジニア、経営者、学生、主婦などすべての方
開催方法 Zoom (ウェビナー)
参加費 15,400円(税込)

セミナー内容

1.
身近な数理最適化問題:
「今日の夕食の献立は?」のような身近な問題を取り上げ、これを数理最適化問題に読み替えることによりどのようなメリットが得られるのかを解説する。
2.
最適化問題の種類と特徴:
数理最適化問題には、拘束条件なし/あり、連続値/離散値、線形/非線形、論理的/直感的などの観点からいくつかに分類されている。この様子を示し、今日的な全体像をとらえる。
3.
最適化問題のユーザとしての準備:
前章で示した各問題に対して提案されているアルゴリズムを使用するために必要な事前知識について解説する。例えば、線形代数、微分積分学、統計学、確率論などがあるが、どの程度の概念まで知っておく必要があるのか確認する。
4.
最適化問題の歴史:
カルタゴ建国(BC 900)のエピソードや数学者オイラー(18c)からカーマーカー特許(1984)まで、最適化法の歴史を概観する。
5.
最適化問題のツール事情:
ソルバとインタフェースの関係。Python, MATLAB, Julia について触れる
6.
最適化問題の実際(デモンストレーション):
いくつかの簡単な例題について、実際に問題を解く(デモンストレーション)
7.
質疑応答

到達目標

数理最適化法の種類、用途、ユーザとして必要な知識について5つ以上の事例を知る。そのうち3つについては、使い方も理解する。

講師プロフィール

汐月 哲夫

博士(工学) (東京工業大学)

1983~1990:熊本大学工学部 助手

1990~2006:熊本大学工学部 助教授

2006~2007:熊本大学大学院自然科学研究科 助教授

2007~2008:熊本大学大学院自然科学研究科 准教授

2007~:東京電機大学 未来科学部 教授

【所属学会】

計測自動制御学会、システム制御情報学会、IEEE Control System Society、日本ロボット学会、機械学会

【専門分野】

制御工学, 通信・ネットワーク, 機械力学、メカトロニクス, 機械力学、メカトロニクス, システム工学 キーワード(ネットワーク化制御、遠隔操作システム、制御理論、人間機械系,システム理論)

【著書】

つながる!基礎技術IoT入門 (共著)

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