Python/PuLPで解く初めての数理最適化（Google Colaboratoryで実践）

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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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！