Pythonによる数理最適化入門 の商品レビュー

並木誠(著者),久保幹雄

2023/11/25

数理最適化の各手法について，Pythonのパッケージを用いて実装する教科書。中でもグラフ理論の比重が大きめ。

2022/09/07

https://kinoden.kinokuniya.co.jp/shizuoka_university/bookdetail/p/KP00019214/

2019/10/02

Pythonで数理最適化に入門するための本。
チームの輪読会で読了した。
基本的に担当を割り当てて、サンプルコードをColabで動かしながら適宜ホワイトボードなどを使って図や数式を書きながら読むスタイルをとった。

内容としては基礎的なところも多かったが、みんなで読むことで色々な気づきもあってよかった。
また、scipyやPulpなどのライブラリのソルバーなどでコードだと最適化計算されてしまうので、その辺の理論補足はあってよかったが、しばしば端折られる部分もあった。

1 Python概要(Pythonの実行環境
Anacondaのメンテナンスとパッケージのインストール ほか)
2 Pythonによる線形最適化(線形最適化問題入門
双対性―その最適解は信頼できるか ほか)
3 Pythonによる整数線形最適化問題(ナップサック問題
ナップサック問題に対する分岐限定法 ほか)
4 Pythonによるグラフ最適化(グラフ理論入門
木と最適化 ほか)
5 Pythonによる非線形最適化(数学的準備
制約なし最適化 ほか)
A 問題の難しさと計算量