「数理最適化」とは――4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方
「数理最適化」とは――4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方：リクルート事例で分かる数理最適化入門（1） リクルートにおける数理最適化の応用事例の紹介を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるのかを紹介する連載。初回は、数理最適化の概要、リクルートにおける4つの応用事例、実問題適用への手順、機械学習との違い、使い分け方などについて。 近年多くの企業で、ビジネスでのデータ活用が当たり前になっています。中でも機械学習を用いた成功事例については、耳にしている読者の方も多いと思います。一方で、同じくデータ活用の技術である「数理最適化」は、さまざまな領域で成果を上げているにもかかわらず、その実態について知っている人はあまり多くないようです。 本連載ではリクルートにおける数理最適化の応用事例の紹介を通じて、数理最適化とは何か、どのようにビジネスに応用できるの
Python+PuLPによるタダで仕事に使える数理最適化（ → Python-MIPがお勧め → SCIPソルバーが利用できるのでやっぱりPuLPがお勧め → 現状はSCIP専用のPySCIPOptを使おう） - Qiita
Python+PuLPによるタダで仕事に使える数理最適化（ → Python-MIPがお勧め → SCIPソルバーが利用できるのでやっぱりPuLPがお勧め → 現状はSCIP専用のPySCIPOptを使おう） Python最適化pulp数理最適化数理計画 追記（2023/06/05） 数理最適化ソルバー SCIP 専用の Python インターフェース PySCIPOpt の記事を書きました。 本追記時点で Python から SCIP を使用する方法としては、この PySCIPOpt がいちばんよいと思います。 追記（2022/11/08） 数理最適化ソルバーSCIP ですが、 Since November 4, SCIP is licensed under the Apache 2.0 License. となりました。SCIPは無償のソルバーの中では速いので、それが商用利用可能になった
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