出版社内容情報
梅谷 俊治［ウメタニ シュンジ］
著・文・その他
目次
第１章 数理最適化入門（数理最適化とは；最適化問題；代表的な最適化問題；本書の構成；まとめ）
第２章 線形計画（線形計画問題の定式化；単体法；緩和問題と双対定理；まとめ）
第３章 非線形計画（非線形計画問題の定式化；制約なし最適化問題；制約つき最適化問題；まとめ）
第４章 整数計画と組合せ最適化（整数計画問題の定式化；アルゴリズムの性能と問題の難しさの評価；効率的に解ける組合せ最適化問題；分枝限定法と切除平面法；近似解放；局所探索法；メタヒューリスティクス；まとめ）
演習問題の解答例（２章の演習問題の解答例；３章の演習問題の解答例；４章の演習問題の解答例）
著者等紹介
梅谷俊治［ウメタニシュンジ］
１９７４年生まれ。２００２年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程指導認定退学。博士（情報学）。現在、大阪大学大学院情報科学研究科数理最適化寄附講座教授。数理最適化、アルゴリズム、オペレーションズ・リサーチなどの研究に従事。特に、大規模かつ計算困難な組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムの研究開発や、数理最適化モデルとアルゴリズムの現実問題への応用に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
オザマチ
11
内容が盛りだくさんなので、ざっと読んで問題と解法の分類を把握した。2022/05/01
kaida6213
7
数理最適化の分野を網羅的に扱った本。線形計画、非線形計画のところはなんとかついていけたが、最終章とかは説明が端的すぎて雰囲気のみ把握。一冊にすべてまとめるてのは無理ありますね。2023/05/12
shin_ash
5
数理最適化に関わりそうだったので、積読から引っ張り出して読んでみた。最適化や数理最適化は統計や機械学習の推定の文脈で断片的な知識があったり、超初心者向けの入門書やある手法の専門職で広大な最適化の話題の一部を読んだりはするが、知識が断片化するばかりでどうにもつかみどころがない。そう言う意味では本書は比較的体系的に数理最適化を説明しており、しかも細かく丁寧に説明はしている。しかしわかりやすくはない。内容よりは日本語の表現がイマイチに思える。細かい故か誤植が非常に多い。内容はよいが読解に強いストレスのかかる本。2024/09/20
Taizo
4
あくまで個人的実感ではあるんだけど、この分野、いまいち入門書の決定版がなかった。しょうがないからWebに落ちてる解説記事などを拾い読みしていたんだけど、パラ読みした感じ今後はこの本がその決定版として使えそう。あくまで理論的なところに絞れば、線形・非線形計画から組合せ最適化までバッチこい。記述もイメージを呼び込むグラフがふんだんに盛り込まれていてわかりやすい。理論の網羅性と引き換えにコード実装は一切書かれてないので、そちらは他の本やWeb記事で補完すると良さそう。2021/12/28
ONE_shoT_
2
最適化に関する書籍をきちんと読んだのは初めてかもしれない。様々な問題の定式化の例が載っているので、自分が解こうとしている問題を定式化する際に参考にできそう。2020/11/29
