제대로 배우는 수학적 최적화
최적화 모델링부터 알고리즘까지
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9791162244661
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| Publication Date | 2021/09/30 |
| Pages/Weight/Size | 183*235*30mm |
| ISBN | 9791162244661 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
수학적 최적화 기본 지식을 배우기 위한 최적의 입문서
이 책은 수학적 최적화라는 사고방식의 기초를 확실히 다지기 위해 최적화 문제로 모델링하는 법과 기본적인 최적화 알고리즘을 다룬다. 또한 이해를 돕기 위해 떠올리기 쉬운 구체적인 사례와 연습 문제가 수록되어 있다.
이 책은 수학적 최적화라는 사고방식의 기초를 확실히 다지기 위해 최적화 문제로 모델링하는 법과 기본적인 최적화 알고리즘을 다룬다. 또한 이해를 돕기 위해 떠올리기 쉬운 구체적인 사례와 연습 문제가 수록되어 있다.
Contents
Chapter 1 수학적 최적화 입문
1.1 수학적 최적화란
1.2 최적화 문제
1.3 대표적인 최적화 문제
1.4 이 책의 구성
1.5 정리
Chapter 2 선형 계획
2.1 선형 계획 문제의 정식화
2.2 단체법
2.3 완화 문제와 쌍대 정리
2.4 정리
Chapter 3 비선형 계획
3.1 비선형 계획 문제의 정식화
3.2 제약이 없는 최적화 문제
3.3 제약이 있는 최적화 문제
3.4 정리
Chapter 4 정수 계획과 조합 최적화
4.1 정수 계획 문제의 정식화
4.2 알고리즘 성능과 문제의 난이도 평가
4.3 효율적으로 해결하는 조합 최적화 문제
4.4 분기 한정법과 절제 평면법
4.5 근사 알고리즘
4.6 국소 탐색 알고리즘
4.7 메타 휴리스틱
4.8 정리
1.1 수학적 최적화란
1.2 최적화 문제
1.3 대표적인 최적화 문제
1.4 이 책의 구성
1.5 정리
Chapter 2 선형 계획
2.1 선형 계획 문제의 정식화
2.2 단체법
2.3 완화 문제와 쌍대 정리
2.4 정리
Chapter 3 비선형 계획
3.1 비선형 계획 문제의 정식화
3.2 제약이 없는 최적화 문제
3.3 제약이 있는 최적화 문제
3.4 정리
Chapter 4 정수 계획과 조합 최적화
4.1 정수 계획 문제의 정식화
4.2 알고리즘 성능과 문제의 난이도 평가
4.3 효율적으로 해결하는 조합 최적화 문제
4.4 분기 한정법과 절제 평면법
4.5 근사 알고리즘
4.6 국소 탐색 알고리즘
4.7 메타 휴리스틱
4.8 정리