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 Pythonによる問題解決シリーズ

いま注目の「錐最適化」が体系的に学べます。どんな問題も分類して組み合わせれば、解の道筋が見えてくる。

目次 : 第１章　Ｐｙｔｈｏｎで最適化を行うための環境構築（Ｐｙｔｈｏｎのインストール/ パッケージのインストール/ 実行環境）/ 第２章　数理最適化問題の分類方法（数式のかたちによる分類/ 解こうとする対象による分類）/ 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（線形最適化問題/ 錐線形最適化問題/ ネットワーク最適化問題/ 混合整数最適化問題）/ 第４章　数式のかたちで分けられる最適化問題（線形最適化問題の解き方/ 二次錐最適化問題の解き方/ 半正定値最適化問題の解き方/ 混合整数最適化問題の解き方）/ 第５章　解こうとする対象による分類（集合分割問題の解き方/ ナップサック問題の解き方/ ネットワーク最適化問題の解き方/ 巡回セールスマン問題の解き方/ 配送計画問題の解き方）

小林博和

北海道大学理学部卒業、財団法人電力中央研究所に入所し、大気拡散に係る研究に従事。途中、通産省受託研究による衛星搭載温室効果気体センサＩＭＧプロジェクトのソフトウェアシステム開発プロジェクトを実施するなどして、平成２２年に退職。２０１９年現在、武蔵野大学非常勤講師（本データはこの書籍が刊行された当時に

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