東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
反復法による多変数の最適化問題（制約なし）の簡易まとめ - 大人になってからの再学習
反復法については複数のアプローチがあるけど、わかりやすくまとめたものがあまり無いなぁ、と思って検索していたら、 次の東工大の卒業論文が簡潔でわかりやすかった。 ■「無制約非線形最適化問題に対するアルゴリズムの比較」 http://www.is.titech.ac.jp/~kojima/lab/thesis/2007/0211889.pdf 反復法による解法は、「探索ベクトル」の決定方法と「ステップ幅」の決定方法で大きくわけることができる。 ■探索方向ベクトルの決定 最急降下法 目的関数の勾配ベクトルの逆方向に探索方向ベクトルを取る。実装が簡単。収束が遅い。 ニュートン法 目的関数を局所的に2次近似して、探索方向ベクトルを決める。少ない反復回数で収束する。探索方向を決めるためにヘッセ行列の計算が必要。ヘッセ行列が正定値であることが前提。 レーベンバーグ・マーカート法（修正ニュートン法） ヘッ
こんなに使える(組合せ)最適化手法
こんなに使える (組合せ) 最適化手法 梅谷 俊治 大阪大学 大学院情報科学研究科 情報数理学専攻 科学技術振興機構 2011 年 9 月 7 日 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) はじめに • 最適化手法は計算機の性能向上とアルゴリズムの進歩によっ て，現実世界の様々な問題の解決に有効な手段となりました． • 本講演では最適化分野の概要といくつかの現実問題に対する 最適化手法の取り組みを紹介します． 最短路問題 (2400 万点，5800 万枝) 巡回セールスマン問題 (24978 都市) 多角形詰込み問題 (48 製品) 本発表の概要 • 最適化分野の概要 • 計算困難な組合せ最適化問題 • 現実問題に対するアプローチ 最適化手法による問題解決アプローチ • 最適化は意思決定・問題解決のための一つの手段 • 最適化問題に定式化+最適解の計算+最適解の検証・分析
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C++ による準ニュートン法の実装 1 - 第二宇宙速度
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