Pythonではじめる数理最適化 ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう

Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう!

このような方におすすめ

◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方
◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン(エンジニア・マーケター・リサーチャーなど)
◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生
◎ データサイエンティストを志す方
  • 著者岩永二郎・石原 響太・西村 直樹・田中 一樹 共著
  • 定価3,080 (本体2,800 円+税)
  • A5 312頁 2021/09発行
  • ISBN978-4-274-22735-6
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  • 概要
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 本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。さまざまな課題をPythonを使って実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。

 第1章と第2章はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や、高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の流れや考えかたを説明します。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。

 第3章〜第7章では、実際に起こりうるさまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。学校のクラス編成やサークル活動における車のグループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、配布クーポンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227356/
第I部 数理最適化チュートリアル
 第1章 数理モデルとは
 第2章 Python数理最適化チュートリアル

第II部 数理最適化のケーススタディ
 第3章 学校のクラス編成
 第4章 割引クーポンキャンペーンの効果最大化
 第5章 最小コストで行う輸送車両の配送計画
 第6章 数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
 第7章 商品推薦のための興味のスコアリング

Appendix メソッド・関数早見表
はじめに
目次

第I部 数理最適化チュートリアル

第1章 数理モデルとは
 1.1 数理モデルの最も簡単な例
 1.2 モデル
 1.3 数理モデル
 1.4 数理最適化モデル
 1.5 第1章のまとめ

第2章 Python数理最適化チュートリアル
 2.1 連立一次方程式をPythonの数理最適化ライブラリで解く
 2.2 線形計画問題をPythonの数理最適化ライブラリで解く
 2.3 規模の大きな数理最適化問題をPythonの数理最適化ライブラリで解く
 2.4 第2章のまとめ

第II部 数理最適化のケーススタディ

第3章 学校のクラス編成
 3.1 導入
 3.2 課題整理
 3.3 数理モデリングと実装
 3.4 数理モデルの検証
 3.5 第3章のまとめ

第4章 割引クーポンキャンペーンの最適化
 4.1 導入
 4.2 課題整理
 4.3 データ理解
 4.4 数理モデリングと実装
 4.5 結果の評価
 4.6 第4章のまとめ

第5章 輸送車両の配送計画
 5.1 導入
 5.2 課題設定
 5.3 混合整数計画問題としてのモデリング
 5.4 実装と数値実験
 5.5 第5章のまとめ

第6章 数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
 6.1 導入
 6.2 数理モデリングと実装
 6.3 最適化APIを作る
 6.4 Webアプリケーションを作る
 6.5 第6章のまとめ

第7章 商品推薦のための興味のスコアリング
 7.1 導入
 7.2 課題整理
 7.3 データ分析
 7.4 数理モデリングと実装
 7.5 数理モデルの検証
 7.6 第7章のまとめ
 7.7 二次計画問題の行列表現の補足

Appendix 利用関数・メソッド一覧
おわりに
推薦図書
索引