電子書籍 Pythonによる問題解決シリーズ 実用

監修: 久保 幹雄  著者: 斉藤 努 

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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

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「Pythonによる問題解決シリーズ」最新刊

 「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

「Pythonによる問題解決シリーズ」の作品情報

レーベル
――
出版社
近代科学社
ジャンル
実用
ページ数
219ページ (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)
配信開始日
2019年8月16日 (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)
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
  • iPhone / iPad