コンピュータ・情報
データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方
シリーズ内の平均評価:
(1)
「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。 第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。【目次】1.最適化とは2.Pythonで最適化を解くための環境構築3.Jupyter Notebookの使い方・・・
便利な購入方法
-
-
様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題(ナップサック問題や巡回セールスマン問題など)を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。本書では、それらのツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。【目次】第1章 Pythonで最適化を行うための環境構築第2章 数理最適化問題の分類方法第3章 Pythonパッケージによる数理最適化問題のモデリング第4章 数式のかたちで分けられる最適化問題第5章 解こうとする対象による分類
-
-
「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を解説するシリーズ。 第一弾である本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学べる。Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書。【目次】1.最適化とは2.Pythonで最適化を解くための環境構築3.Jupyter Notebookの使い方4.PuLPの使い方:最適化モデルを作る5.pandasの使い方:変数表を作る6.NetworkXの使い方:グラフを作る7.モデルの作り方(基本)8.モデルの作り方(応用)9.最適化アラカルト付録:A 最適化のアルゴリズム付録:B 典型的な最適化問題
-
-
-