数理最適化を使った問題解決のすすめ - Qiita数理最適化による問題解決について説明し、巡回セールスマン問題を例に実際にPythonでモデル化の例を紹介します。 数理最適化とは 数理最適化とは、問題解決の手法です。 課題を数理モデルとしてとらえ、最適解（最も良い答え）を求めます。ここでは最適解を1つだけ求めることを考えます。 数理モデルは、「変数、制約条件、目的関数」で構成されます。 変数のとりうる空間を解空間といい、1つの解は空間上の1点になります。 制約条件は、空間の中の壁になります。目的関数は、空間の中のベクトル（進行方向）になります。 すなわち、最適化とは、壁で囲まれた空間（実行可能領域）を進行方向に最も進んだ点を探すことです。 社会の最適化問題 数理最適化は、社会の問題解決に役立っています。ここでは、オペレーションズ・リサーチ学会（OR学会）の「ORを探せ！」ポスターから抜粋してみます。 避難施設の配置計画作成 エネルギーマネ
