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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 (Pythonによる 問題解決シリーズ 1)

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商品情報

商品説明

内容紹介(JPROより)

<big><strong>最適化モデルが作れる!</big></strong>
本シリーズは、「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、気鋭の執筆陣が解説する。
第一弾ある本書は、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ぶことができる。
Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書である。
1.最適化とは
2.環境構築
3.Jupyter Notebookの使い方
4.PuLP の使い方(最適化モデル)
5.pandas の使い方(変数表)
6.NetworkX の使い方(グラフ)
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/B.典型的な最適化問題

目次(「BOOK」データベースより)

第1章 最適化とは/第2章 Pythonで最適化を解くための環境構築/第3章 Jupyter Notebookの使い方/第4章 PuLPの使い方:最適化モデルを作る/第5章 pandasの使い方:変数表を作る/第6章 NetworkXの使い方:グラフを作る/第7章 モデルの作り方(基本)/第8章 モデルの作り方(応用)/第9章 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

著者情報(「BOOK」データベースより)

斉藤努(サイトウツトム)
1989年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1991年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了、理学修士。2002年技術士(情報工学)登録。2018年9月〜2019年3月成蹊大学客員研究員。現在、(株)ビープラウドITコンサルタント(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)

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