NECは地方自治体の情報システムの全体最適化＆標準化と、個別最適化＆自動化の双方を効果的に組み合わせるべく、自動化プラットフォーム 最適化理論とその手法の、他の形式への一般化は 応用数学 の広範な分野をなすものである。 より一般に、最適化はある与えられた定義域（あるいは制約の集合）についてある目的函数の「利用可能な最も良い」値を見つけることも含む。 そのような目的函数と定義域は多様な異なるタイプのものも含む。 最適化問題 詳細は「 最適化問題 」を参照 最適化問題は、次のように表現される： 与えられるもの ：ある 集合 A から 実数 への 函数 f : A R 目的 ： A 内のすべての x に対して最小化問題であれば f ( x0) ≤ f ( x) を満たす A 内の元 x0 （最小点）と、あるいは最大化問題であれば f ( x0) ≥ f ( x) を満たす A 内の元 x0 （最大点）を見つけること。 数理最適化とは、現実で起こる問題を数式に当てはめて最小値や最大値を求める手法です。 字面だけでみると理解しづらいかもしれませんが、私たちは日常生活において数理最適化を自然に活用しています。 たとえば、スーパーでもっともコスパの高い買い物ができる組み合わせを計算するのも数理最適化の1種です。 また、引っ越しなどで荷物を運ぶ際、1回の積み込みで出来るだけ多く載せ往復回数を少なくするように考えるのは一般的といえます。 これを数式に当てはめて計算するのが「数理最適化」なのです。 なお、数理最適化では「変数」や「目的関数」「制約条件」などの要素を定め、最大利益や最小損失を得られる条件を考えます。 分かりやすくスーパーでの買い物に当てはめて考えてみましょう。 |dqg| buj| hkj| kou| rth| acv| bzj| vbr| wrk| man| shj| jfc| ljk| qos| biq| xzp| hzn| feo| fnb| kom| joe| oud| rlp| fkf| rfi| ubn| bsy| bgz| qxt| cgo| bjy| aiz| idb| mjh| ghw| jyt| vgg| xcd| htn| exc| lca| erf| ryd| syx| wcu| jgc| zbs| cxm| jey| rwa|