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あたらしい数理最適化: Python言語とGurobiで解く

近代科学社

3,200円+税

これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題の解決が、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を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎を解説し、問題解決の手本を多数示す。

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内容紹介

新しい最適化の手法の幕開け!

これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題(数理計画)の解決が、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)を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎理論を解説し、それに即した正確・高速なプログラムを示すことで、問題解決の手本を多数示す。最適化の手法を根本から変える、新しい時代の幕開けを告げる書である。

書誌情報

  • 著者: 久保幹雄, ジョア・ペドロ・ペドロソ, 村松正和, アブドル・レイス
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2012-11-30)
  • 最終更新日: 2012-11-30
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 266ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

最適化問題,数理計画,数理最適化などに興味のある方

著者について

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.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.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,現在,電気通信大学情報理工学研究科教授.

アブドル・レイス

専門は,離散最適化,多面体解析に基づく厳密解法.現在,ミンホ大学アルゴリズム研究所研究員.

目次

1.数理最適化入門

2.施設配置問題

3.箱詰め問題と切断問題

4.グラフ最適化問題

5.巡回路問題

6.スケジューリング問題

7.ロットサイズ決定問題

8.非線形関数の区分的線形近似

9.多目的最適化

10.二次錐最適化問題

・付録:

  • Python概説
  • 数理最適化ソルバーGurobi概説
  • 制約最適化ソルバーSCOP概説
  • スケジューリング最適化ソルバーOptSeq概説

・欄外ゼミナール:

  • 線形計画(線形最適化)
  • 双対問題
  • 分枝限定法
  • 線形最適化の小技
  • 数理最適化と制約最適化
  • 切除平面法と分枝カット法
  • 離接制約と論理条件
  • 最適化≡ 分離
  • スケジューリング最適化
  • 半正定値行列と凸二次関数
  • 主双対内点法と二次錐最適化問題

・他モデリングのコツ、参考文献

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