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数理最適化の基礎
はじめに
数理最適化問題の基本要素
数理最適化の進め方
今回のチュートリアルで用いる題材
Pythonによる数理モデリング (JijModeling)
ソルバーによる求解 (OMMX、JijZept Solver)
最適化計算のベンチマーク、実験管理 (MINTO)
次のステップ
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典型的な問題集
実践的なユースケース集
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ここでは、数理最適化の学習、およびJijZeptを利用を継続するための次のステップについて紹介します。
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JijZept ドキュメント
- チュートリアルにて紹介したJijModeling, OMMX, MINTOの詳細なドキュメントへの案内
実例集
- 様々な産業分野における最適化問題の実例
セミナー
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JijZeptシリーズ
JijZept Solver
- Jijが開発する簡単に使えて高性能な最適化ソルバー
JijZept IDE
- 最適化開発をすぐに始めるための統合開発環境
JijZept SDK
- 最適化に必要なパッケージをまとめたソフトウェア群
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