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Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！
　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。さまざまな課題をPythonを使って実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。
　第1章と第2章はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や、高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の流れや考えかたを説明します。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。
　第3章～第7章では、実際に起こりうるさまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。学校のクラス編成やサークル活動における車のグループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、配布クーポンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。
はじめに／目次
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
1.1　数理モデルの最も簡単な例
1.2　モデル
1.3　数理モデル
1.4　数理最適化モデル
第1章のまとめ
　第2章　Python数理最適化チュートリアル
2.1 連立一次方程式をPythonの数理最適化ライブラリで解く
2.2 線形計画問題をPythonの数理最適化ライブラリで解く
2.3 規模の大きな数理最適化問題をPythonの数理最適化ライブラリで解く
第2章のまとめ
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
3.1　導入
3.2　課題整理
3.3　数理モデリングと実装
3.4　数理モデルの検証
第3章のまとめ
　第4章 割引クーポンキャンペーンの効果最大化
4.1　導入
4.2　課題整理
4.3　データ理解
4.4　数理モデリングと実装
4.5　結果の評価
第4章のまとめ
　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画
5.1　導入
5.2　課題整理
5.3　数理モデリング
5.4　実装と数値実験
第5章のまとめ
　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発
6.1　導入
6.2　数理モデリングと実装
6.3　最適化 API を作る
6.4　Webアプリケーションを作る
第6章のまとめ
　第7章　商品推薦のため興味のスコアリング
7.1　導入
7.2　課題整理
7.3　データ分析
7.4　数理モデリングと実装
7.5　数理モデルの検証
7.6　まとめ
　Appendix　メソッド・関数早見表
　索引