サンプルプログラムで手を動かしながら学べる！Pythonによる問題解決シリーズ 1『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』発行
インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける株式会社近代科学社は、2018年12月13日に、Pythonによる問題解決シリーズ 1『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』（監修：久保幹雄、著者：斉藤 努）を発行いたしました。
【書名】Pythonによる問題解決シリーズ 1
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
【監修】久保幹雄
【著者】斉藤 努
【仕様】B5変型判・並製・モノクロ・本文216頁
【本体価格】3,200円（税込3,456円）
【ISBN】978-4-7649-0580-1 C3004
【商品URL】https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0580.htm
●内容紹介
「Pythonによる問題解決シリーズ」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解説する、近代科学社の新しいシリーズです。
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しています。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ます。
●著者紹介
【監修】久保幹雄
専門は、サプライ・チェインならびに組合せ最適化。
早稲田大学理工学研究科修了、博士（工学）。早稲田大学助手、東京商船大学助教授、ポルト大学招聘教授などを歴任、現在東京海洋大学教授。
【著者】斉藤 努
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
主要著書
『今日から使える！組合せ最適化：離散問題ガイドブック』（共著）、講談社（2015）
『Python 言語によるビジネスアナリティクス|実務家のための最適化・統計解析・機械学習』（共著）、近代科学社（2016）
『モデリングの諸相』（共著）、近代科学社（2016）
●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
【株式会社 近代科学社】 https://www.kindaikagaku.co.jp/
株式会社近代科学社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：井芹昌信）は、1959年創立。
数学・数理科学・情報科学・情報工学を基軸とする学術専門書や、理工学系の大学向け教科書等、理工学専門分野を広くカバーする出版事業を展開しています。自然科学の基礎的な知識に留まらず、その高度な活用が要求される現代のニーズに応えるべく、古典から最新の学際分野まで幅広く扱っています。また、主要学会・協会や著名研究機関と連携し、世界標準となる学問レベルを追求しています。
【インプレスグループ】 https://www.impressholdings.com/
株式会社インプレスホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役：唐島夏生、証券コード：東証1部9479）を持株会社とするメディアグループ。「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「旅・鉄道」「学術・理工学」を主要テーマに専門性の高いメデイア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。
【お問い合わせ先】
株式会社近代科学社 出版局
TEL：03-3260-6161
電子メール: reader@kindaikagaku.co.jp
【書名】Pythonによる問題解決シリーズ 1
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
【監修】久保幹雄
【著者】斉藤 努
【仕様】B5変型判・並製・モノクロ・本文216頁
【本体価格】3,200円（税込3,456円）
【ISBN】978-4-7649-0580-1 C3004
【商品URL】https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0580.htm
●内容紹介
「Pythonによる問題解決シリーズ」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解説する、近代科学社の新しいシリーズです。
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しています。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ます。
●著者紹介
【監修】久保幹雄
専門は、サプライ・チェインならびに組合せ最適化。
早稲田大学理工学研究科修了、博士（工学）。早稲田大学助手、東京商船大学助教授、ポルト大学招聘教授などを歴任、現在東京海洋大学教授。
【著者】斉藤 努
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
主要著書
『今日から使える！組合せ最適化：離散問題ガイドブック』（共著）、講談社（2015）
『Python 言語によるビジネスアナリティクス|実務家のための最適化・統計解析・機械学習』（共著）、近代科学社（2016）
『モデリングの諸相』（共著）、近代科学社（2016）
●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
【株式会社 近代科学社】 https://www.kindaikagaku.co.jp/
株式会社近代科学社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：井芹昌信）は、1959年創立。
数学・数理科学・情報科学・情報工学を基軸とする学術専門書や、理工学系の大学向け教科書等、理工学専門分野を広くカバーする出版事業を展開しています。自然科学の基礎的な知識に留まらず、その高度な活用が要求される現代のニーズに応えるべく、古典から最新の学際分野まで幅広く扱っています。また、主要学会・協会や著名研究機関と連携し、世界標準となる学問レベルを追求しています。
【インプレスグループ】 https://www.impressholdings.com/
株式会社インプレスホールディングス（本社：東京都千代田区、代表取締役：唐島夏生、証券コード：東証1部9479）を持株会社とするメディアグループ。「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「旅・鉄道」「学術・理工学」を主要テーマに専門性の高いメデイア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。
【お問い合わせ先】
株式会社近代科学社 出版局
TEL：03-3260-6161
電子メール: reader@kindaikagaku.co.jp
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