Python mipライブラリを使った数理最適化 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 数理最適化は、与えられた制約条件の下で、最も効率的な解を見つけるためのアプローチであり、様々な分野で幅広く応用されています。特に、物流や製造、エネルギー管理、ポートフォリオ最適化といった領域では、資源の配分やコストの最小化、利益の最大化といった課題に対して有効な手段となります。 例えば、物流業界では、複数の倉庫から多くの顧客への配送ルートを最適化する「輸送問題」や、特定の条件下で商品の積載量を最大化する「ナップサック問題」などが数理最適化の代表的な例です。また、金融業界ではリスクとリターンのバランスを考慮した資産運用（ポ
