プロポーザル
これは応募されたプロポーザルです。聞きたいと思うプロポーザルを各ページの下部にあるSNSのボタンで拡散しましょう。拡散された投稿をプロポーザルへの投票としてカウントし、選考時に参考にさせていただきます。
talk
Pythonではじめる数理最適化-ケーススタディを通して-(ja)
スピーカー
Jiro Iwanaga
対象レベル：
中級
カテゴリ：
Science
説明
数理最適化の歴史は古く、George Dantzigが線形計画問題に対する解法として単体法を発明したのは1947年。理論とマシンパワーの進歩とともに多くの実用的な問題が解けるようになり、最近ではPythonをインターフェースとした数理最適化ソルバーが登場し、広くエンジニアが利用できる技術の１つになりました。今年はDantzigの革命的な発明から70周年、この機会に数理最適化をはじめてみませんか？
目的
聴講者の方に①数理モデリングの考え方、②数理最適化問題とは何か、③数理最適化問題をPythonで解く方法、④数理最適化の応用事例、をお伝えします。聴講後には数理最適化をはじめてみたくなるはず！
概要
数理最適化の入門とケーススタディについてお話します。前半の入門編では数理モデリングの考え方から数理最適化の解説、およびPythonライブラリPuLPを使って数理最適化問題を解く方法を紹介します。後半のケーススタディ編ではRettyにおける数理最適化技術の応用事例を紹介します。具体的には現実の問題を0-1整数計画問題に落とし込み、ロジックの要件に合わせて柔軟に数理モデルを改善していくプロセスをお話します。
