初めて数理最適化を学び始めるとき、専門書の難解なアルゴリズムを見て挫折することがある。また、学んだ数理最適化の手法を自分でプログラムを組んで実装しようとして、うまく数理モデリングを実装できずに頓挫することもある。

本書は数理最適化を実際の問題に対して使ってみたい、と考えている初学者にとって、代表的な実問題の定式化とPythonによる実装の両方を学ぶことができる実用書である。

専門書との大きな違いはアルゴリズムの詳細の説明は割愛し、pulpなどのPythonのライブラリを使うことで、実問題に焦点を当てて解説がなされている点である。これにより、読者はアルゴリズムを意識せずに問題の要件や定式化を集中して学ぶことができる点が特徴だ。

また、本書のもう一つの特徴として取り扱っている実問題の幅広さがある。学校のクラス編成、割引クーポンキャンペーンの効果最大化、輸送車両の配送計画、数理最適化APIとWebアプリケーションの開発、商品推薦のための興味のスコアリングといった多くの実問題について丁寧な解説と実装を学ぶことができる。どの実装も汎用性があり、読者の実課題を解く際に参考になる内容だ。

数理最適化を使って実際の問題を手を動かしながら解いて行きたいと思っている初学者や実際の実務に使ってみたいと考えている実務者にとって参考になる一冊である。

第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル
　第1章　数理モデルとは
　第2章　Python数理最適化チュートリアル

第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ
　第3章　学校のクラス編成
　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化
　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画
　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング

Appendix　メソッド・関数早見表

・しっかり学ぶ数理最適化

Toru_Hasegawa