出版社内容情報
PyQの大人気コンテンツ書籍化第2弾
Pythonで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！
【本書の背景】
今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。
【本書の内容】
理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。
【PyQ（パイキュー）とは】
株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインPython学習サービス。
【学習環境】
実行環境：PyQ、または、PC上のJupyterLab
利用言語：Python 3.11
利用ライブラリ：mip(1.15.0)、mip-tool(0.3.2)、pandas(2.1.3)、JupyterLab(4.0.9)、
Matplotlib(3.8.2)
【対象読者】
・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方
・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方
【前提知識】
・高校数学のベクトルの知識
・Pythonの文法知識
【目次】
Prologue PyQでPythonや数理最適化を学ぶ
第0章 本書の使い方
第1章 数理最適化による問題解決
第2章 数理モデルって何だろう
第3章 Pythonで数理モデルを作ろう
第4章 たくさんの変数はベクトルで
第5章 混合整数最適化って何だろう
第6章 Python-MIPのクラス
第7章 問題解決ってどうやるの？
第8章 輸送費を減らしたい
第9章 もっと食べたくなる献立を
第10章 お酒をわけよう
第11章 シフト表を作りたい
第12章 pandasで数理モデルを作ろう
第13章 pandasで再モデル化
【著者プロフィール】
・株式会社ビープラウド
・PyQチーム
・斎藤 努（さいとう・つとむ）
株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。
内容説明
コードを動かしながら最適化に挑戦しよう！オンラインＰｙｔｈｏｎ学習サービス「ＰｙＱ」開発チームが送る数理最適化による問題解決本。「環境なし」でもすぐに始められる！
目次
Ｐｒｏｌｏｇｕｅ ＰｙＱでＰｙｔｈｏｎや数理最適化を学ぶ
第０章 本書の使い方
第１章 数理最適化による問題解決
第２章 数理モデルって何だろう
第３章 Ｐｙｔｈｏｎで数理モデルを作ろう
第４章 たくさんの変数はベクトルで
第５章 混合整数最適化って何だろう
第６章 Ｐｙｔｈｏｎ‐ＭＩＰのクラス
第７章 問題解決ってどうやるの？
第８章 輸送費を減らしたい
第９章 もっと食べたくなる献立を
第１０章 お酒をわけよう
第１１章 シフト表を作りたい
第１２章 ｐａｎｄａｓで数理モデルを作ろう
第１３章 ｐａｎｄａｓで再モデル化
著者等紹介
斎藤努［サイトウツトム］
東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。２０２３年現在、株式会社ビープラウドにてＰｙＱや数理最適化案件などを担当。技術士（情報工学）（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
