Amazon.co.jp: 今日から使える!組合せ最適化 離散問題ガイドブック (KS理工学専門書): 穴井宏和, 斉藤努: 本
近似アルゴリズム - Wikipedia
近似アルゴリズム（きんじアルゴリズム、英: approximation algorithm）とは、組合せ最適化問題の近似解を得るためのアルゴリズムを言う[1][2][3][4]。近似解とは、実行可能解（かつ問題の何らかの制約を満たす解）ではあるが、正解（厳密解）ではないものを言う。これは組合せ最適化問題の正解（すなわち最適解）であることが（厳密には）保証されないところの解を得るものである。なお、問題を変形した近似問題に対する正解を得るアルゴリズムも、元の問題に対する近似アルゴリズムと言える。 近似アルゴリズムの中でも、そのアルゴリズムの出力する解の目的関数値と最適解の目的関数値の比（近似度）がある範囲内に収まることが保証されているもののことを特に、精度保証付き近似アルゴリズムと呼ぶ。そのような保証のないアルゴリズムは発見的手法（ヒューリスティクス）と呼ばれる。前者と後者を区別し、前者のみを
「グラフ理論」と「組み合わせ最適化アルゴリズム」の教科書PDF。離散数学の入門用の教科書 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ グラフ理論・組み合わせ最適化の講義ノート。 ネットワーク（経路系）のアルゴリズムも含む。 大学の情報科学では，「離散数学」という分野だ。 以下に，「グラフ理論」と「組み合わせ最適化」の入門段階の要点を並べてみる。 最大フロー問題，最短経路問題，ダイクストラ法 オイラーグラフ，ハミルトングラフ 巡回セールスマン問題，郵便配達人問題 幅優先探索，深さ優先探索 グラフの連結性 有向グラフと無向グラフ，グラフの隣接行列，双対グラフ 辺彩色と面彩色，四色問題 マトロイド，離散マルコフ連鎖 これらの要点を独学で勉強しよう。 グラフがわかれば，グラフ上の最適化もわかる。 資料は，下記の分類にしたがって掲載した。 （１）日本語の教科書 （２）英語の教科書 （３）グラフ理論の応用に関する話題（組み合わせ最適化など離散数学） ※P/NPなどの計算量理論のノートはこちら。 （１）日本語の教科
組合せ最適化 (研究者向けの解説)
組合せ最適化とは何でしょうか 与えられた条件を満たすような組合せなり順番なりを選ぶとき、選べる組合せの中から一番良いものを探し出しなさい、という問題を、組合せ最適化問題といいます。数式で表現するならば、ある集合 E の部分集合 F で、与えられた条件を満たし、かつ関数値 f(E) を最大、あるいは最小にするものを求めなさい、という問題になります。組合せ最適化とは、現実での活動や計画などを組合せ最適化問題にモデル化して、それを解く、つまり、一番良い選択肢を選ぶものです。 世の中の社会現象や活動を組合せ最適化問題として捉えるにはどうすればいいか、はたまた組合せ最適化問題をなるべく短時間で解くためにはどうすればいいか、あるいは各種の組合せ問題がどのような性質を持っているか、高速解法構築のためには、どのような性質が役に立つか、といったことを研究するのが、組合せ最適化の研究です。 集合の中から組合せ
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
メタヒューリスティクス - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "メタヒューリスティクス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年8月) メタヒューリスティクスとは、組合せ最適化問題のアルゴリズムにおいて、特定の計算問題に依存しないヒューリスティクスのことである。 近年では、上記の定義から拡張され、特定の問題に依存しない、汎用性の高いヒューリスティクス全般を指すこともある。そのため、組合せ最適化問題のアルゴリズムに限らず、連続最適化問題に対するアルゴリズムも含む解釈も存在する。 通常ある問題に対しての「解法」が存在するとき、その解法が適用できる範囲はその問題に対してのみである。 と
組合せ最適化 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "組合せ最適化" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年12月) 組合せ最適化（くみあわせさいてきか、英: combinatorial optimization、組み合わせ最適化、または組み合せ最適化とも表記される）は、応用数学や情報工学での組合せ論の最適化問題である。オペレーションズリサーチ、アルゴリズム理論、計算複雑性理論と関連していて、人工知能、数学、およびソフトウェア工学などの交差する位置にある。組合せ最適化では、厳密解が簡単に求まる場合もあれば、そうでない場合もある。厳密解を求めるのが難しいと思われる問題を解
巡回セールスマン問題 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Travelling salesman problem|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の
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Amazon.co.jp: 超高速グラフ列挙アルゴリズム:〈フカシギの数え方〉が拓く,組合せ問題への新アプローチ: ERATO 湊離散構造処理系プロジェクト (著), 湊真一 (編集): 本
Amazon.co.jp: 技術者のための高等数学 6: E. クライツィグ (著), 義保,田村 (翻訳), Kreyszig,Erwin (原名): 本