出版社内容情報
●内容
メタヒューリスティクスとは，難度の高い最適化問題を解くための経験的手法（ヒューリスティクス）を有機的に結合させたものであり，最近では，実務的な問題を楽に解くためのフレームワークとして，実務家の間でよく用いられる最適化アルゴリズムとなっている。実際問題を解くとき，ある程度のプログラミングの腕と，メタヒューリスティクスの選択眼と，設計のコツさえつかんでいれば，比較的短時間でロバスト（頑強）な解法を設計できる。本書では，メタヒューリスティクスを単なるアイディアの羅列ではなく，なぜそのアイディアがうまく働くのかを，数理的に説明することを試みる。また，数理計画とよばれる最適化の一分野とメタヒューリスティクスの融合についても解説する。一般的なアルゴリズムの記述だけでなく，種々の具体的な応用への適用を通して，自分で一から効率的なメタヒューリスティクスを設計できるようなコツを伝授する。
目次
第１章 はじめに（メタヒューリスティクスとは；最適化問題とは ほか）
第２章 代表的なメタヒューリスティクス（局所探索法；多出発局所探索法 ほか）
第３章 数理計画とメタヒューリスティクスの融合（分枝限定法；なぜ融合が必要か？ ほか）
第４章 応用（グラフ分割問題；最大安定集合問題 ほか）
付録 Ｐｙｔｈｏｎ概説（なぜＰｙｔｈｏｎか？；データ型 ほか）
著者等紹介
久保幹雄［クボミキオ］
１９９０年早稲田大学理工学研究科博士後期課程単位修得後退学。１９９５年博士（工学）・早稲田大学。現在、東京海洋大学海洋工学部流通情報情報工学科准教授
ペドロソ，ジョア・ペドロ［ペドロソ，ジョアペドロ］［Ｐｅｄｒｏｓｏ，Ｊｏａｏ Ｐｅｄｒｏ］
１９９６年ＣＯＲＥ（Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ）Ｃａｔｈｏｌｉｑｕｅ ｄｅ Ｌｏｕｖａｉｎ，Ｂｅｌｇｉｕｍ。Ｐｈ．Ｄ．（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ）。現在、ポルト大学科学部コンピュータ科学科准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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たこすけ
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