あたらしい数理最適化―Python言語とGurobiで解く [単行本]

あたらしい数理最適化―Python言語とGurobiで解く の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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（「BOOK」データベースより）

  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（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  久保 幹雄(クボ ミキオ)
  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
  
  ペドロソ,ジョア・ペドロ(ペドロソ,ジョアペドロ／Pedroso,Jo〓ao Pedro)
  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(ムラマツ マサカズ)
  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
  
  レイス,アブドゥール(レイス,アブドゥール／Rais,Abdur)
  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

あたらしい数理最適化―Python言語とGurobiで解く の商品スペック