Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門【紙＋PDFセット】

商品概要

本商品は紙の書籍とPDF版電子書籍のセット商品です。 PDF版の内容は、書籍版と同じです。

PyQの大人気コンテンツ書籍化第2弾
Pythonで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！

【本書の背景】
今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。

【本書の内容】
理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。

【PyQ（パイキュー）とは】
株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインPython学習サービス。

【学習環境】
実行環境：PyQ、または、PC上のJupyterLab
利用言語：Python 3.11
利用ライブラリ：mip(1.15.0)、mip-tool(0.3.2)、pandas(2.1.3)、JupyterLab(4.0.9)、
Matplotlib(3.8.2)

【対象読者】
・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方
・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方

【前提知識】
・高校数学のベクトルの知識
・Pythonの文法知識

【目次】
Prologue
第0章 本書の使い方
第1章 数理最適化による問題解決
第2章 数理モデルって何だろう
第3章 Pythonで数理モデルを作ろう
第4章 たくさんの変数はベクトルで
第5章 混合整数最適化って何だろう
第6章 Python-MIPのクラス
第7章 問題解決ってどうやるの？
第8章 輸送費を減らしたい
第9章 もっと食べたくなる献立を
第10章 お酒をわけよう
第11章 シフト表を作りたい
第12章 pandasで数理モデルを作ろう
第13章 pandasで再モデル化

【著者プロフィール】
・株式会社ビープラウド
・PyQチーム
・斎藤 努（さいとう・つとむ）
　株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。

商品の発送、データのダウンロードについて

書籍版は、ご注文日当日もしくは翌営業日に、ヤマト運輸の宅急便で発送いたします。
PDF版は、会員メニューからダウンロードしてご利用ください。ご注文確定後、ダウンロードが可能な状態になりましたら、「発送のご連絡」という件名のメールをお送りいたしますので、記載のURLからSEshopにログインしてダウンロードしてください。

商品のダウンロード方法

1. ご購入後、SEshopにログインし、会員メニューに進みます。
2. ご購入電子書籍およびデータ ＞ [ご購入電子書籍およびダウンロードデータ一覧]をクリックします。
3. 購入済みの商品タイトルが表示されますので、リンクをクリックしてダウンロードしてください。