内容説明
Jupyter上で100強の最適化手法を実践。例題をとくことで，知識を使える技術へ。基礎的な問題からはじめ，ネットワーク，組合せ最適化など実用上重要なさまざまな手法を広くとりあげる。関連する解説動画も公開中。
目次
1. 最適化問題
1. 1 準備
1. 2 最適化問題とは
1. 3 最適化問題の分類
1. 3. 1 連続か離散か
1. 3. 2 線形か非線形か
1. 3. 3 凸か非凸か
1. 3. 4 大域的最適解か局所的最適解か
1. 3. 5 不確実性の有無
1. 3. 6 ネットワーク構造をもつか否か
1. 4 線形最適化問題
1. 5 錐最適化問題
1. 6 整数最適化問題
1. 7 ロバスト最適化
1. 8 栄養問題
1. 8. 1 実行不可能性の対処法（制約の逸脱を許すモデル化）
1. 8. 2 逸脱最小化
1. 8. 3 既約不整合部分系
1. 9 混合問題
2. 最短路問題
2. 1 準備
2. 2 最短路問題
2. 2. 1 （1 対1 の）最短路問題
2. 2. 2 1 対全の最短路問題
2. 2. 3 枝の費用が負のものがある場合
2. 2. 4 全対全の最短路
2. 3 道路ネットワークの最短路と前処理による高速化
2. 4 ベンチマーク問題例の読み込みとDial 法
2. 4. 1 最短路ヒープの比較
2. 5 時刻依存の移動時間をもつ最短路問題
2. 5. 1 区間，速度，距離から到着時刻関数を生成する関数arrival_func
2. 5. 2 到着時刻関数arrival
2. 5. 3 区分的線形な到着時刻関数をプロットする関数plot_arrival
2. 6 資源制約付き最短路問題
3. 最短路の列挙
3. 1 準備
3. 2 第k 最短路
3. 3 無向パス（閉路，森など）の列挙
3. 3. 1 （最短）パスの列挙
3. 3. 2 最長パスの列挙（最長路問題）
3. 3. 3 閉路の列挙
3. 3. 4 Hamilton 閉路の列挙
3. 4 多目的最短路問題
4. 最小木問題
4. 1 準備
4. 2 最小木問題
4. 2. 1 最小木問題
4. 3 最小木問題の定式化
4. 3. 1 閉路除去定式化
4. 3. 2 カットセット定式化
4. 3. 3 単品種流定式化
4. 3. 4 多品種流定式化
4. 4 networkX の利用
4. 4. 1 ランダムに枝長を設定した格子グラフ
4. 5 クラスター間の最短距離を最大にするk 分割問題
4. 6 有向最小木
4. 6. 1 最小有向木問題
5. 容量制約付き有向最小木問題
5. 1 準備
5. 2 容量制約付き有向最小木問題
5. 2. 1 定式化
5. 2. 2 データの読み込み
6. Steiner 木問題
6. 1 準備
6. 2 Steiner 木問題に対する定式化
6. 3 Steiner 木問題に対する近似解法
6. 4 賞金収集有向Steiner 木問題
7. 最小費用流問題
7. 1 準備
7. 2 最小費用流問題
7. 2. 1 最小費用流問題
7. 3 最小費用最大流問題
7. 4 輸送問題
7. 5 下限制約付き最小費用流問題
7. 6 フロー分解問題
8. 最大流問題
8. 1 準備
8. 2 最大流問題
8. 2. 1 最大流問題
8. 3 最小カット問題
8. 4 多端末最大流問題
9. 多品種流問題
9. 1 準備
9. 2 多品種流問題
9. 2. 1 多品種流問題
9. 3 多品種輸送問題
9. 4 多品種ネットワーク設計問題
9. 5 サービス・ネットワーク設計問題
10. グラフ分割問題
10. 1 準備
10. 2 グラフ2 分割問題
10. 2. 1 タブーサーチ
10. 2. 2 アニーリング法
10. 2. 3 集中化と多様化を入れたタブーサーチ
10. 3 グラフ多分割問題
10. 4 最大カット問題
10. 4. 1 線形定式化
10. 4. 2 2 次錐最適化による定式化
10. 4. 3 制約最適化ソルバーSCOP による求解
11. 最大クリーク問題
11. 1 準備
11. 2 最大クリーク問題と最大安定集合問題
11. 2. 1 極大クリークの列挙
11. 2. 2 近似解法
11. 2. 3 タブーサーチ
11. 2. 4 集中化・多様化を入れたタブーサーチ
11. 2. 5 平坦探索法
11. 3 クリーク被覆問題
12. グラフ彩色問題
12. 1 準備
12. 2 定式化
12. 2. 1 標準定式化
12. 2. 2 彩色数固定定式化
12. 2. 3 半順序定式化
12. 2. 4 代表点定式化
12. 2. 5 制約最適化ソルバーによる求解
12. 3 構築法
12. 4 メタヒューリスティクス
12. 4. 1 タブーサーチ
12. 4. 2 遺伝的アルゴリズムとタブーサーチの融合法
12. 5 枝彩色問題
A. 付録1: 商用ソルバー
A. 1 商用ソルバー
A. 2 Gurobi
A. 3 SCOP
A. 3. 1 SCOP モジュールの基本クラス
A. 4 OptSeq
A. 4. 1 OptSeq モジュールの基本クラス
A. 5 METRO
A. 6 MELOS
A. 7 MESSA
A. 8 OptLot
A. 9 OptShift
A. 10 OptCover
A. 11 OptGAP
A. 12 OptPack
A. 13 CONCORDE
A. 14 LKH
B. 付録2: グラフに対する基本操作
B. 1 本章で使用するパッケージ
B. 2 グラフの基礎
B. 3 ランダムグラフの生成
B. 4 グラフをnetworkX に変換する関数
B. 5 networkX のグラフをPlotly の図に変換する関数
B. 6 ユーティリティー関数群
索 引
感想・レビュー
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