穴井 宏和

斉藤 努

連続問題に比べ、体系としては考えづらいといわれる離散問題を実用レベルで分類・整理し、実際に解決するための道を示す。最適化やアルゴリズムの基本も、実践に必要な範囲に絞って解説。現実に解きたい人のための本。

内容紹介

穴井 宏和
1989年 鹿児島大学理学部物理学科卒業。
1991年 鹿児島大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了。
2008年 博士(情報工学)。
現 在 富士通研究所 主管研究員、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 教授、 国立情報学研究所 客員教授。

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。
現 在 構造計画研究所事業開発部 テクニカルマネージャ。

著者について

穴井/宏和
博士(情報理工学)。1989年鹿児島大学理学部物理学科卒業。1991年鹿児島大学大学院理学研究科物理学専攻修士課程修了。現在、富士通研究所主管研究員、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教授、国立情報学研究所客員教授 

斉藤/努
理学修士。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。現在、構造計画研究所事業開発部テクニカルマネージャ(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

今日から使える!組合せ最適化 離散問題ガイドブック (KS理工学専門書)

室田 一雄

池上 敦子

土谷 隆

山下 浩

蒲地 政文

畔上 秀幸

枇々木 規雄

滝根 哲哉

金森 敬文

日本オペレーションズ・リサーチ学会

<b>日本オペレーションズ・リサーチ学会創立60周年記念事業</b>

モデリングは、近年特に注目されている。その範囲には機械学習、金融工学、データ同化、待ち行列などが含まれ、多くの実務家、研究者が活躍している。本書は、その注目されている分野の第一線の著者が、本格的論考をおこなう。
興味のある分野を深く読み進めるのもよし。全体を読み進んで、モデリングの「現在」、たとえば、ORや最適化などの問題解決型のヨコ型分野。建築、機械、金融、気候・海洋などの具体的な対象を持つタテ型分野を俯瞰的にみることもできる。モデリングに興味のある読者には、必携の書である。

室田 一雄:首都大学東京教授 東京大学名誉教授
池上 敦子:成蹊大学教授
土谷 隆:政策研究大学院大学教授
山下 浩:NTT データ数理システム 顧問
蒲地 政文:国立研究開発法人海洋研究開発機構地球情報基盤センター特任技術統括
畔上 秀幸:名古屋大学情報科学研究科教授
斉藤 努:構造計画研究所
枇々木 規雄:慶應義塾大学理工学部教授
滝根 哲哉:大阪大学大学院工学研究科教授
金森 敬文:名古屋大学情報科学研究科教授

室田/一雄
1980年東京大学工学系研究科計数工学専攻修士課程修了。その後、東京大学助手、筑波大学講師、東京大学助教授、京都大学助教授、教授、東京大学教授を経て、2015年より首都大学東京教授。2016年東京大学名誉教授。博士(工学、東京大学、1983年)、博士(理学、京都大学、2002年)

池上/敦子
立教大学理学部数学科卒業後、成蹊大学助手、講師、准教授を経て、2009年より教授、博士(工学、成蹊大学、2001年)

土谷/隆
1986年東京大学工学系研究科計数工学専攻修士課程修了。その後、統計数理研究所助手、助教授、教授を経て、2010年より政策研究大学院大学教授。博士(工学、東京大学、1991年)(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)

モデリングの諸相 (シリーズ:最適化モデリング)

久保 幹雄

小林 和博

並木 誠

橋本 英樹

今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、現代ビジネスに必須な手法をPythonを使い具体的に解析。実務家必携

著者：斉藤努の検索結果

今日から使える!組合せ最適化離散問題ガイドブック (KS理工学専門書)

モデリングの諸相 (シリーズ:最適化モデリング)

Python言語によるビジネスアナリティクス実務家のための最適化・統計解析・機械学習

著者：斉藤 努の検索結果

今日から使える!組合せ最適化 離散問題ガイドブック (KS理工学専門書)

モデリングの諸相 (シリーズ:最適化モデリング)

Python言語によるビジネスアナリティクス 実務家のための最適化・統計解析・機械学習

著者：斉藤努の検索結果

今日から使える!組合せ最適化離散問題ガイドブック (KS理工学専門書)

Python言語によるビジネスアナリティクス実務家のための最適化・統計解析・機械学習