Python/PuLPで解く初めての数理最適化(Google Colaboratoryで実践)
Google ColaboratoryとPuLPライブラリを使って数理最適化にチャレンジしましょう!巡回セールスマン問題やナップサック問題、シフト最適化といった有名な問題に実際に取り組み、理解を深めます。
Description
数理最適化は、様々な現実世界の問題に対して最適解を見つけるための手法です。
本コースでは、簡単な線形計画問題から始め、ナップサック問題、巡回セールスマン問題、そしてシフト最適化など、実践的な課題に焦点を当て、その基礎についてPythonのPuLPライブラリを使用して学んでいきます。
コース内容
簡単な線形計画問題
数理最適化の基礎として、まず初めに線形計画問題の基礎を学びます。これにより、PuLPを使用した最適化問題へのアプローチを理解します。ナップサック問題
現実のリソース配分問題を最適化するためにナップサック問題に取り組みます。巡回セールスマン問題
最適な経路を見つけるための巡回セールスマン問題に挑戦します。シフト最適化
効率的で制約条件を満たすシフトスケジュールを作成します。
受講対象者
Pythonに興味があり、数理最適化の基本を学びたい方
ビジネスやエンジニアリングの領域で最適化問題に対応したい方
新しいことを学びたいデータサイエンティストやデータアナリストの方
前提知識
Pythonの基本的な知識があれば理解が容易ですが、プログラミング初心者でも問題ありません。
このコースを受講することで、PythonとPuLPを使用して数理最適化問題にアプローチし、解決するスキルの基礎が身につくはずです。
現実のビジネス課題に対して、最適化手法を用いてデータドリブンな意思決定に貢献できるようになっていきましょう!
What You Will Learn!
- 数理最適化の活用事例
- 数理最適化の基本概念
- PythonライブラリPuLPの使い方
- 線形計画問題の解き方
- 巡回セールスマン問題
- ナップサック問題
Who Should Attend!
- 数理最適化の勉強をしたい方
- 仕事で数理最適化を使う必要が出てきた方
- Pythonで数理最適化を動かして見たい方