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 (Pythonによる 問題解決シリーズ)
08/17/2020 10:38:32, 本, 斉藤 努
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によって 斉藤 努
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内容紹介 最適化モデルが作れる! 本シリーズは、「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、気鋭の執筆陣が解説する。 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する。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る。 Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書である。 著者について 斉藤 努(株式会社ビープラウド) 久保 幹雄(東京海洋大学教授) 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 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(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)
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 (Pythonによる 問題解決シリーズ)を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。
普段、エクセルやマクロ、Pythonを使ってデータ取得・整形、分析を行っています。Pythonは初心者です。データの組み合わせを考えなくてはいけない問題が発生しました。データが小規模の場合、エクセルのソルバーで解決できるとわかりました。ただ、エクセルソルバーではデータ数に上限があり、大規模データだと解決できませんでした。解決策を考えていたところ、本書に出会いました。本書に紹介されているPythonおよびPythonに関連するPulp、pandasを利用することで大規模なデータの最適化も比較的簡単に解決出来ました。多様な問題のモデルがスクリプト付きで紹介されているために、自分の抱えている最適化問題の類題を発見しやすいと思います。PythonやJupyter Notebookのインストールについては本書の方法ではなく、Anaconaを利用しました。GA(遺伝アルゴリズム)を使うべきかなど色々悩んでいたのですが、比較的簡単なスクリプトで解決が出来き、とても感謝しています。
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