出版社内容情報
数理最適化の基本をPythonで実践しながら学ぶ。初学者向けにプログラミングの基礎も解説。数理最適化の基本的な手法をPythonで実践しながら身に着ける。初学者にも試せるようにプログラミングの基礎から解説。〔内容〕Python概要／線形最適化／整数線形最適化問題／グラフ最適化／非線形最適化／付録:問題の難しさと計算量
久保幹雄［クボミキオ］
監修
並木誠［ナミキマコト］
著・文・その他
目次
１ Ｐｙｔｈｏｎ概要（Ｐｙｔｈｏｎの実行環境；Ａｎａｃｏｎｄａのメンテナンスとパッケージのインストール ほか）
２ Ｐｙｔｈｏｎによる線形最適化（線形最適化問題入門；双対性―その最適解は信頼できるか ほか）
３ Ｐｙｔｈｏｎによる整数線形最適化問題（ナップサック問題；ナップサック問題に対する分岐限定法 ほか）
４ Ｐｙｔｈｏｎによるグラフ最適化（グラフ理論入門；木と最適化 ほか）
５ Ｐｙｔｈｏｎによる非線形最適化（数学的準備；制約なし最適化 ほか）
Ａ 問題の難しさと計算量
著者等紹介
久保幹雄［クボミキオ］
１９６３年埼玉県に生まれる。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。東京海洋大学教授。博士（工学）。スケジューリング学会会長
並木誠［ナミキマコト］
１９６７年栃木県に生まれる。１９９２年東京工業大学大学院理工学研究科博士後期課程退学。東邦大学理学部情報科学科准教授。理学博士（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
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yyhhyy
2
線形・非線形・グラフの計画の紹介にPythonを使ってイメージもさせるという親切設計な本。だと思うが、実務ではここまで意識せずにsolverに任せてしまいたい、というのが本音でもあり、途中からはコードを追いかけなかった。2023/02/25
STEM読書会
1
pythonライブラリpulpを使って数理最適化の問題をとく本。私はあまり最適化を使う機会がなく、結果的に2章までしかやっていない。2021/07/04
みるか
0
数理最適化 × Python 本．モデラーとして Pulp を用いており，幾つかの最適化問題を CBC で解くコードが掲載されている．タイトルに "入門" とある通り，本書は数理最適化の入門には打って付けであると考える．理論的な内容はそこそこに，数理最適化とはどういう問題なのか，どうやって解くのか，について分かりやすく解説されている．大別すると，線形計画問題，整数計画問題，グラフ最適化（e.g., 巡回セールスマン問題）について扱われている．2022/04/20
酒井 敦
0
数理最適化を、Pythonのライブラリpulpやnetworkx等を使って実践する方法を説明している。とはいえ、2018年4月なのですでに4年近くたっているので、記載が古いかなとは感じる。とりあえず、実践のやり方を知らない人にはちょうど良いかもしれない。今だと、PuLPではなく、PythonMIPのほうが良いみたいなので、そちらのドキュメントを読んでみて挫折したらこちらという感じと思う。2022/03/14
