内容説明
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
目次
1. Python概要#br#2. Pythonによる線形最適化#br#3. Pythonによる整数線形最適化問題#br#4. Pythonによるグラフ最適化#br#5. Pythonによる非線形最適化#br#付録 問題の難しさと計算量
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
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
