内容紹介
Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！
▼この本の特徴
本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を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。
この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。
▼この本の構成
本書は二部構成です。
第Ⅰ部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、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。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Ⅱ部はケーススタディです。
実際に社会で起こりうる、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学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペー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。
▼サポートページ
本書内で使用するサンプルデータ、およびコードは以下から入手できます。
https://github.com/ohmsha/PyOptBook/
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
目次
主要目次
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
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
詳細目次
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
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