内容説明
本書は実践的なアルゴリズムに焦点を当てた、最適化についての包括的な入門書である。読者は、高次元空間の探索、複数の目的が競合する問題への対応、評価指標への不確実性の取り込み、といった多様な課題に対する計算論的アプローチを学ぶことができるだろう。数学的アプローチの背後にある考え方が図と例、および演習問題によって説明される他、プログラミング言語 Julia による具体的な実装例も提供されている。
目次
イントロダクション
微分・勾配
囲い込み法
局所降下法
１次法
２次法
直接法
確率的手法
集団に基づく手法
制約条件〔ほか〕
