『しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで』（梅谷 俊治） 製品詳細 講談社第1章 数理最適化入門 1.1 数理最適化とは 1.2 最適化問題 1.3 代表的な最適化問題 1.4 本書の構成 第2章 線形計画 2.1 線形計画問題の定式化 2.2 単体法 2.3 緩和問題と双対定理 第3章 非線形計画 3.1 非線形計画問題の定式化 3.2 制約なし最適化問題 3.2.1 制約なし最適化問題の最適性条件 3.2.2 最急降下法 3.2.3 ニュートン法 3.2.4 準ニュートン法 3.2.5 反復法の収束性 3.3 制約つき最適化問題 3.3.1 等式制約つき最適化問題の最適性条件 3.3.2 不等式制約つき最適化問題の最適性条件 3.3.3 双対問題と双対定理 3.3.4 有効制約法 3.3.5 ペナルティ関数法とバリア関数法 3.3.6 拡張ラグランジュ関数法 3.3.7 内点法 3.3.8 逐次2次計画法 第4章 整数計画と組合せ最適化 4.1 整数計画問題
