内容紹介：ＰｙＱの大人気コンテンツ書籍化第２弾Ｐｙｔｈｏｎで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！【本書の背景】今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。【本書の内容】理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Ｐｙｔｈｏｎのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。【ＰｙＱ（パイキュー）とは】株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインＰｙｔｈｏｎ学習サービス。【学習環境】実行環境ＰｙＱ、または、ＰＣ上のＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ利用言語Ｐｙｔｈｏｎ　３１１利用ライブラリｍｉｐ（１１５０）、ｍｉｐ－ｔｏｏｌ（０３２）、ｐａｎｄａｓ（２１３）、ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ（４０９）、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ（３８２）【対象読者】・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方【前提知識】　・高校数学のベクトルの知識　・Ｐｙｔｈｏｎの文法知識【目次】　Ｐｒｏｌｏｇｕｅ第０章　本書の使い方第１章　数理最適化による問題解決第２章　数理モデルって何だろう第３章　Ｐｙｔｈｏｎで数理モデルを作ろう第４章　たくさんの変数はベクトルで第５章　混合整数最適化って何だろう第６章　Ｐｙｔｈｏｎ－ＭＩＰのクラス第７章　問題解決ってどうやるの？第８章　輸送費を減らしたい第９章　もっと食べたくなる献立を第１０章　お酒をわけよう第１１章　シフト表を作りたい第１２章　ｐａｎｄａｓで数理モデルを作ろう第１３章　ｐａｎｄａｓで再モデル化【著者プロフィール】・株式会社ビープラウド・ＰｙＱチーム・斎藤　努（さいとう・つとむ）　株式会社ビープラウドにてＰｙＱなどを担当。
コードを動かしながら最適化に挑戦しよう！オンラインＰｙｔｈｏｎ学習サービス「ＰｙＱ」開発チームが送る数理最適化による問題解決本。「環境なし」でもすぐに始められる！
もくじ情報：Ｐｒｏｌｏｇｕｅ　ＰｙＱでＰｙｔｈｏｎや数理最適化を学ぶ；第０章　本書の使い方；第１章　数理最適化による問題解決；第２章　数理モデルって何だろう；第３章　Ｐｙｔｈｏｎで数理モデルを作ろう；第４章　たくさんの変数はベクトルで；第５章　混合整数最適化って何だろう；第６章　Ｐｙｔｈｏｎ‐ＭＩＰのクラス；第７章　問題解決ってどうやるの？；第８章　輸送費を減らしたい；第９章　もっと食べたくなる献立を；第１０章　お酒をわけよう；第１１章　シフト表を作りたい；第１２章　ｐａｎｄａｓで数理モデルを作ろう；第１３章　ｐａｎｄａｓで再モデル化

斎藤　努(サイトウ　ツトム)
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。２０２３年現在、株式会社ビープラウドにてＰｙＱや数理最適化案件などを担当。技術士（情報工学）（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）