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【初心者向け】数理最適化を学び線形計画問題や整数計画問題など様々な最適化問題をPythonで解けるようになろう!
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【初心者向け】数理最適化を学び線形計画問題や整数計画問題など様々な最適化問題をPythonで解けるようになろう!

数理最適化(線形計画問題や整数計画問題など)の主要例題である生産計画最適化問題、輸送最適化問題、ナップサック問題、巡回セールスマン問題をPythonで解けるようになろう!
Last updated 1/2026
Japanese
Japanese [Auto],

What you'll learn

  • 数理最適化の概念について
  • 線形計画法とシンプルな解法
  • 生産計画最適化問題をPythonで解く方法
  • 輸送最適化問題をPythonで解く方法
  • ナップザック問題をPythonで解く方法
  • 巡回セールスマン問題をPythonで解く方法

Course content

7 sections34 lectures4h 3m total length
  • 紹介0:44

Requirements

  • Pythonの基礎から学びますのでプログラミングの知識は特に必要ありません
  • 数式はほぼ登場しませんので数学の素養はそれほど必要ありません

Description

このコースでは、数理最適化について学んでいきます。


数理最適化問題には様々な種類があるのですが、その中から

・生産計画最適化問題

・輸送最適化問題

・ナップサック問題

・巡回セールスマン問題

など、いくつか有名なものをピックアップして取り上げていきます。


まずは、よく登場する線形計画問題について取り上げつつ、他の最適化問題についても見ていきます。


Pythonを使って色んな数理最適化問題を解いていきましょう!


実際にビジネスシーンでは最適化アプローチが必要になることが多いのでしっかり理解しておきましょう!


Who this course is for:

  • 様々な問題を最適化するアプローチに興味のある方
  • 数理最適化問題をPythonを使って解くことに興味のある方