データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方
あらすじ・内容
「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。
第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。
「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。
第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。
【目次】
1．最適化とは
2．Pythonで最適化を解くための環境構築
3．Jupyter Notebookの使い方
4．PuLPの使い方：最適化モデルを作る
5．pandasの使い方：変数表を作る
6．NetworkXの使い方：グラフを作る
7．モデルの作り方（基本）
8．モデルの作り方（応用）
9．最適化アラカルト
付録：A 最適化のアルゴリズム
付録：B 典型的な最適化問題
(C)2018 Tsutomu Saito
作品情報
シリーズ最新刊
実用 最適化問題入門 錐最適化・整数最適化・ネットワークモデルの組合せによる
様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題（ナップサック問題や巡回セールスマン問題など）を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらのツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。
【目次】
第1章 Pythonで最適化を行うための環境構築
第2章 数理最適化問題の分類方法
第3章 Pythonパッケージによる数理最適化問題のモデリング
第4章 数式のかたちで分けられる最適化問題
第5章 解こうとする対象による分類
「Pythonによる問題解決シリーズ」シリーズ作品一覧（全2冊）
各3,520円 (税込)
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実用 データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方
「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。
第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。
【目次】
1．最適化とは
2．Pythonで最適化を解くための環境構築
3．Jupyter Notebookの使い方
4．PuLPの使い方：最適化モデルを作る
5．pandasの使い方：変数表を作る
6．NetworkXの使い方：グラフを作る
7．モデルの作り方（基本）
8．モデルの作り方（応用）
9．最適化アラカルト
付録：A 最適化のアルゴリズム
付録：B 典型的な最適化問題 -
実用 最適化問題入門 錐最適化・整数最適化・ネットワークモデルの組合せによる
様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題（ナップサック問題や巡回セールスマン問題など）を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらのツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。
【目次】
第1章 Pythonで最適化を行うための環境構築
第2章 数理最適化問題の分類方法
第3章 Pythonパッケージによる数理最適化問題のモデリング
第4章 数式のかたちで分けられる最適化問題
第5章 解こうとする対象による分類
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