久保幹雄

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あたらしい数理最適化 Python言語とgurobiで解く

久保幹雄

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784764904330
ISBN 10 : 4764904330
Format
：
Books
Publisher
：
近代科学社
Release Date
：
December/2012
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
久保幹雄, ジョア・ペドロ・ペドロソ, 村松正和, アブドゥール・レイス ,  

Content Description

最近では、数理最適化問題は、高性能な数理最適化ソルバー（Ｇｕｒｏｂｉ）と超高水準プログラミング言語（Ｐｙｔｈｏｎ）を使えば、複雑な実際問題でさえ、いとも簡単にモデル化でき、あっと言う間に解決が可能になってきた。本書は、そのようなパラダイムの変化に応え初めての数理最適化の入門書である。内容としては、例を用いて基礎理論を解説するとともに、正しくかつ高速に動くプログラムを示すことによって、実務家が実際問題を解く際のお手本を示すことを心がけた。

目次 : 数理最適化入門/ 施設配置問題/ 箱詰め問題と切断問題/ グラフ最適化問題/ 巡回路問題/ スケジューリング問題/ ロットサイズ決定問題/ 非線形関数の区分的線形近似/ 多目的最適化/ 二次錐最適化問題/ 付録Ａ　Ｐｙｔｈｏｎ概説/ 付録Ｂ　数理最適化ソルバーＧｕｒｏｂｉ概説/ 付録Ｃ　制約最適化ソルバーＳＣＯＰ概説/ 付録Ｄ　スケジューリング最適化ソルバーＯｐｔＳｅｑ概説

【著者紹介】
久保幹雄 : 専門は、サプライ・チェインならびに組合せ最適化、早稲田大学理工学研究科卒、博士（工学）。早稲田大学助手、東京商船大学助教授、ポルト大学招聘教授などを歴任、現在東京海洋大学教授

ジョア・ペドロ・ペドロソ : 専門は、組合せ最適化、シミュレーションベースの最適化、近似最適化。Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ´ｅ　ｃａｔｈｏｌｉｑｕｅ　ｄｅ　Ｌｏｕｖａｉｎ卒、博士（数理工学）、現在、ポルト大学准教授ならびに同ＩＮＥＳＣ研究所シニア研究員

村松正和 : 専門は連続最適化、錐線形最適化、総合研究大学院大学数物科学研究科卒、博士（学術）、上智大学助手、電気通信大学助教授を歴任、現在電気通信大学情報理工学研究科教授

アブドゥール・レイス : 専門は、離散最適化、多面体解析に基づく厳密解法。パデュー大学卒、博士（経営工学）。現在、ミンホ大学アルゴリズム研究所研究員（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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Book Meter Reviews

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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  • チェリ

    読了日：2023/04/13

    もう少し説明の順番を考えて欲しかった。事例を元に最適化を説明していく流れなのだが、その事例の中にコードの説明や最適化の原理の説明など、細切れで情報が入ってくるため、どの情報がどこにあったのかを後々振り返りにくい構成になっている。最適化の原理の説明にはほとんど触れないため、何をやっているかと言うイメージが膨らみにくい。かといってGurobiの使い方に特化しているかというとそちらもあまり体系的ではない。やはり、初学者が事例集から取り組むのはやはり難しい。(あと仕方のないことだが、内容が古い)

  • ONE_shoT_

    読了日：2021/10/31

    Gurobiで数理最適化を実装するために読んだ一冊。施設配置問題・ビンパッキング問題・グラフ最適化問題・巡回セールスマン問題・スケジューリング問題・ロットサイズ決定問題・多目的最適化など、さまざまな最適化問題をGurobiで実装・求解する例や、モデリングのコツが載っていて参考になるが、理論的な説明は少なめな印象。

  • Shuhei Iitsuka

    読了日：2017/07/10

    Gurobi を Python からいじることで，様々な線形最適化問題（＝線形計画問題）を解く本．様々な定式化，そのソルバへの渡し方を学ぶには最適な本．最適化手法自体（シンプレックス法や内点法）の解説は薄いです．

  • 杉山駿

    gurobiというツールが有料で用意できなかったため、代用としてglpkやpyomoを使って検証した。

  • Taizo

    読了日：2019/02/07

    数理線型計画法といえば大抵の人がやったことがあるであろう有名な問題だ。色々な制限の中で目的のものを最大（最小）にするようなアレである。 とはいえこの種の問題は制限を増やしたり、変数を整数にすると途端に難しくなることが知られている。俗に言うNP困難と言うやつだ。 じゃあどうしたらいいのか？オープンソース (OS)を使えばいいのである。 愚直に考えると宇宙が何個あっても足りないような時間がかかる計算も、賢いアルゴリズムを使えば一瞬で解ける。 典型問題に対しOSを用いて解く方法を網羅的に記述した一冊。

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