Pythonによる数理最適化入門 実践Pythonライブラリー

久保幹雄

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784254128956
ISBN 10 : 4254128959
フォーマット
出版社
発行年月
2018年03月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
208p;21

内容詳細

目次 : 1 Python概要(Pythonの実行環境/ Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール ほか)/ 2 Pythonによる線形最適化(線形最適化問題入門/ 双対性―その最適解は信頼できるか ほか)/ 3 Pythonによる整数線形最適化問題(ナップサック問題/ ナップサック問題に対する分岐限定法 ほか)/ 4 Pythonによるグラフ最適化(グラフ理論入門/ 木と最適化 ほか)/ 5 Pythonによる非線形最適化(数学的準備/ 制約なし最適化 ほか)/ A 問題の難しさと計算量

【著者紹介】
久保幹雄 : 1963年埼玉県に生まれる。1990年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。東京海洋大学教授。博士(工学)。スケジューリング学会会長

並木誠 : 1967年栃木県に生まれる。1992年東京工業大学大学院理工学研究科博士後期課程退学。東邦大学理学部情報科学科准教授。理学博士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • yyhhyy さん

    線形・非線形・グラフの計画の紹介にPythonを使ってイメージもさせるという親切設計な本。だと思うが、実務ではここまで意識せずにsolverに任せてしまいたい、というのが本音でもあり、途中からはコードを追いかけなかった。

  • STEM読書会 さん

    pythonライブラリpulpを使って数理最適化の問題をとく本。私はあまり最適化を使う機会がなく、結果的に2章までしかやっていない。

  • みるか さん

    数理最適化 × Python 本.モデラーとして Pulp を用いており,幾つかの最適化問題を CBC で解くコードが掲載されている.タイトルに "入門" とある通り,本書は数理最適化の入門には打って付けであると考える.理論的な内容はそこそこに,数理最適化とはどういう問題なのか,どうやって解くのか,について分かりやすく解説されている.大別すると,線形計画問題,整数計画問題,グラフ最適化(e.g., 巡回セールスマン問題)について扱われている.

  • 酒井 敦 さん

    数理最適化を、Pythonのライブラリpulpやnetworkx等を使って実践する方法を説明している。とはいえ、2018年4月なのですでに4年近くたっているので、記載が古いかなとは感じる。とりあえず、実践のやり方を知らない人にはちょうど良いかもしれない。今だと、PuLPではなく、PythonMIPのほうが良いみたいなので、そちらのドキュメントを読んでみて挫折したらこちらという感じと思う。

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