メタヒューリスティクスの数理

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メタヒューリスティクスとは、難度の高い最適化問題を解くための経験的手法（ヒューリスティクス）を有機的に結合させたものであり、最近では、実務的な問題を楽に解くためのフレームワークとして、実務家の間でよく用いられる最適化アルゴリズムとなっている。実際問題を解くとき、ある程度のプログラミングの腕と、メタヒューリスティクスの選択眼と、設計のコツさえつかんでいれば、比較的短時間でロバスト（頑強）な解法を設計できる。本書では、メタヒューリスティクスを単なるアイディアの羅列ではなく、なぜそのアイディアがうまく働くのかを、数理的に説明することを試みる。また、数理計画とよばれる最適化の一分野とメタヒューリスティクスの融合についても解説する。一般的なアルゴリズムの記述だけでなく、種々の具体的な応用への適用を通して、自分で一から効率的なメタヒューリスティクスを設計できるようなコツを伝授する。