Pythonで学ぶ数理最適化による問題解決入門

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 PyQでPythonや数理最適化を学ぶ
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。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

（翔泳社）

Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できる

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「PyQ」や、PC上のJupyterLabを利用し、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できます。

確認問題を解いて理解を深める

本文の随所に簡単な確認問題を用意しています。確認問題を解くことで、内容の理解度を確認しながら読み進めことができます。

演習問題で腕試し

一部の章末には演習問題を用意しています。学習した内容を元に挑戦してみてください。