数理最適化は、現実の意思決定を伴う問題を最適化問題として数学的に定式化し、その最適解を求める技術で、物流、スケジューリング、ファイナンスなどさまざまな分野で効率的な意思決定を支える重要な手法として広く利用されています。最適化問題を解く方法の一つとして、数理最適化ソルバーを用いる方法があります。数理最適化ソルバーを用いる場合、最適化問題を数式として記述するだけでよいため、問題定義などの試行錯誤の段階において有効なアプローチの一つです。

本講座では、数理最適化の基本概念および定式化のコツを学ぶとともに、Pythonを用いた実習を通して、最適化ソルバーを用いた解の導出方法について解説します。定式化および実装方法を学ぶことで、比較的簡単な問題であれば、自身で定式化とソルバーを用いた解の導出を行うことができるようになることを目指します。

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