数理最適化を支えるアルゴリズムとソルバーを探索し、それらの強み、制限、適切なユースケースを理解します。
シンプレックス法や内点法などの線形計画法ソルバーの背後にあるアルゴリズムを理解します。
分枝限定法、切除平面法、その他の整数計画問題を解くためのテクニックを探索します。
遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、その他の複雑な最適化問題のためのヒューリスティックアプローチについて学びます。
量子インスパイアードアルゴリズムが困難な最適化問題を解くためにどのように適用できるかを発見します。
問題の特性に基づいて、異なるタイプの最適化問題に適したソルバーを選択する方法を学びます。
様々な問題タイプとサイズにわたる異なるソルバーのパフォーマンスを比較します。
このコレクションの各アルゴリズムガイドには以下が含まれます：