数学

Algorithms for Optimization

Mykel J. Kochenderfer; Tim A. Wheeler

英語原題: Algorithms for Optimization

最適化の数学をJuliaの実装と工学の問題へつなぐ教科書。著者が初版PDFを無料公開し、微積分とプログラミングの後に学べる。

前提知識

多変数微積分、線形代数、初歩の確率とプログラミングが必要。勾配と目的関数の意味を理解しておきたい。

版
1
出版年
2019
難易度レベル
中級
学術レベル
学部
最適化numerical algorithmsJulia

01 / 読書ガイド

読書ガイド

対象読者

モデルを実装し手法の利点と制約を比較したい学部上級生向け。凸最適化の本に加え、複雑な目的関数や実行可能領域に対する計算方法を学べる。

前提知識

多変数微積分、線形代数、初歩の確率とプログラミングが必要。勾配と目的関数の意味を理解しておきたい。

扱う内容

局所探索、微分を使う方法と使わない方法、制約、代理モデル、不確実性を実装と結ぶ。図とコードで各方法の仮定や必要な情報を比較する。

使い方

図示できる小問題で基準法を実装し、一度に一つの選択を変える。初期値、停止条件、評価回数と目的値を記録する。目的値の改善と実行可能性を別に検証し、局所法では複数の初期値を試す。

版と出典

対象はMIT Pressの2019年初版、ハードカバーISBN 9780262039420。著者サイトに初版PDFがあり、2027年第2版のプレビューとは区別する。

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