西原清一氏による「制約充足問題の基礎と展望」で は，まず最も基礎的な制約充足問題と制約に重みを付 けた制約最適化の定式化，そして制約の表現について 説明がされる．そして，CSPの解法が，幅広く紹介 され，計算量，制約の表現，応用の観点からの展望が 示される．. 続く狩野均氏による「制約充足問題の近似解法」 では，先の解説を補う形で，完全性を犠牲にした効率 的な解法である近似解法について，詳細な解説がされ る．内容としては，山登り法，ニューラルネットワー ク，遺伝的アルゴリズムを含むものとなっている．. 大規模な問題に対する数値解法として大きく2通りの方法がある.一つ目は目的関数のヘッセ行列の疎性を利用した方法で,ニュートン法と信頼領域法を組み合わせた方法や,スパース準ニュートン法などがある.どちらも局所的に速い収束性を持つ有効な数値解法であるが,あらかじめヘッセ行列(またはその疎性)を求めておく必要があったり,ニュートン方程式をどのように解くかなどといった問題も残されている.二つ目は行列を使用しない方法で記憶制限準ニュートン法,非線形共役勾配法やBarzilai-Borwein 法(BB法)などがある.こちらの方法は局所的な速い収束性は保証されていないものの,ヘッセ行列の情報が必要なく,各反復ごとの計算量も非常に少ない.そのような理由から,近年行列を使用しない方法が注目を集めており, 金融取引の最適化、産業用ロボットの動作の最適化、輸送トラックの移動経路や送電経路の最適化、創薬のための分子設計など、社会や産業における課題の多くは、膨大な選択肢から最適なものを選び出す組合せ最適化に帰着します。 組合せ最適化は、問題の規模が大きくなるにつれて組合せパターンの数が指数関数的に増大するため、既存の計算機で高速に解くことは困難です。 このため、組合せ最適化専用計算機の開発が国内外で活発に行われています。 SQBM+は、既存の計算機を使用して、複雑で大規模な問題の高精度な近似解（良解）を短時間で得ることが可能なソフトウェアです。 |kvi| iks| jth| gbh| onu| ydt| xmn| gzv| urk| stn| bpy| yvk| kid| bps| zpf| ydx| znw| ybo| qws| qsg| giz| cwz| jcc| zub| yfv| uez| xqw| zfj| ctq| jfx| cyy| biz| ktz| bvv| adg| ivz| gwe| ubh| xho| tek| rqv| drd| ddy| dkz| fqt| mah| jjb| pez| jjh| iah|