久保幹雄，ジョア（ジョアン）・ペドロ・ペドロソ，村松正和，アブドル・レイス 著
近代科学社 2012年
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| 第１章のスライド (Power Pointファイル） 前半 後半 |
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| 記念セミナースライド |
- 数理最適化の基本とPython言語によるインターフェイス (PPT) 久保幹雄
- 制約最適化ソルバー SCOP とメタヒューリスティクス (PDF) 野々部宏司
- 錐計画の基本と応用 (PDF) 村松正和
- 数理最適化の応用例と実験的解析 (PPT) 久保幹雄
- スケジューリング最適化ソルバー OptSeqとその応用 (PDF) 野々部宏司
誤植等 (数式はLaTeXで記述）
| p.67 10行目：（2次関数を二次関数に直す！） を消す． | |
| 14,15行目： 後ろから：「ここでグラフとは，「点」と「枝」から構成される抽象概念である．グラフは，現実の問題をわかりやすく表すのに非常に便利な道具である．」 を省く を消す． | |
| p.68 図の下から4行目から5行目： 「ここでグラフとは，「点」と「枝」から構成される抽象概念である．グラフは，現実の問題をわかりやすく表すのに非常に便利な道具である．」を消す． | |
| p.111 プログラム内の11,12,13行目を以下に変更（以下，文番号が1つずれる）．11 for t in range(1,T+1): 12 ind = [(j,t2) for j in J for t2 in range(t-p[j]+1,t+1) if (j,t2) in X] 13 if ind != []: 14 model.addConstr(quicksum(X[j,t2] for (j,t2) in ind) <= 1, “MachineUB(%s)”%t) |
2刷
| p.12 下から4行目（プログラム内）: I=[1,2,3,4] => I=[1,2,3,4,5] | |
| p.18 下から1行目： 図1.6 (a) に示した => p.36の図1.6 (a) に示した | |
| p.24 4行目： i=1,2,3,4x => i=1,2,3,4 (xをとる) | |
| p.27 （プログラムは除いて）5行目：鶴が2匹 =>鶴が24匹 | |
| p.30 下側のプログラムの10行目： model.update()を除く（同時に11行目の行番号を10に修正） | |
| p.31 下から1行目：”mkp.mp s” => “mkp.mps” | |
| p.33 欄外ゼミナール内 6行目：Alison Doing => Alison Doig | |
| p.45 下から5行目（メイン関数のプログラムj内）： d, c,f, M =make_data() => I, J, d, c, f, M =make_data() | |
| p.45 下から4行目（メイン関数のプログラムj内）： model=flp(d, c,f, M) => model=flp(I, J, d, c, f, M) | |
| p.52 3行目：\sum_{i \in I} \xi_i (ギリシア文字のクシイ） => \sum_{i \in I} z_i | |
| p.75 モデリングのコツ6内の6行目の数式：y => 1-y | |
| p.75 モデリングのコツ6 内7行目：特性順序集合=>特殊順序集合 | |
| p.81 下から6行目（数式内）：x_e \in \{0,1 => x_e \in \{0,1\} | |
| p.82 5行目：以下では，カットセット制約のみを考える．=>省く！ | |
| p.104 14-15行目（プログラムの上の3-4行目）：「制約ごとに異なるMを設定するならば，$r_j+\sum s_j -s_k$，」をとり，その後の $\max (r_j) +\sum s_j$ を $\max (r_j) +\sum p_j$ に変更 | |
| p. 105 1行目：$\max (r_j) +\sum s_j$ => $\max (r_j) +\sum p_j$ | |
| p.105 下から2行目（数式内の右側の式）：x1 => x_1（添え字にする） | |
| p.119 下から8行目：\forall t < b_r または t>f_r の不等式（２つ）をちゃんとした不等式にする． | |
| p.127 9行目： \forall p in P をとる． | |
| p. 135 5，6行目：数式内の；（セミコロン）を半角にする． | |
| p.157 下から6行目（数式内1行目）： f(x_i) => f_i (x_i) | |
| p.157 下から5行目（数式内2行目）： subject to と $x_i$ の間にスペースを入れる． | |
| p.269 5行目： t=1,8 => t=1,7 | |
| p.170: プログラムの下から4行目から10行目までを以下に変更 for t in range(1,T): for j in J: if j != 0: model.addConstr(x[i,t,j] + quicksum(x[i,t+1,k] for k in J if k != j and k != 0) <= 1,”Require(%s,%s,%s)” % (i,t,j)) for t in Ts: for j in S: if t==1: model.addConstr(x[i,t+1,j] >= x[i,t,j], “SameShift(%s,%s,%s)” % (i,t,j)) elif t==T: model.addConstr(x[i,t-1,j] >= x[i,t,j], “SameShift(%s,%s,%s)” % (i,t,j)) else: model.addConstr(x[i,t-1,j] + x[i,t+1,j] >= x[i,t,j], “SameShift(%s,%s,%s)” % (i,t,j)) |
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| p.171 5行目 花文字（カリグラフ） K の添え字 を 3 に変更（2ヶ所） | |
| p.180 中断の制約式の中： *1zwc を除く． | |
| p.198 3行目：リストL[4,5,6,3 =>リスト[4,5,6,3] |
3刷
| p.50 5行目の数式：c_{ij} x_{ij} \leq z \forall i \in I; j \in J を \sum_{j \in J} c_{ij} x_{ij} \leq z \forall i \in I に変更（式を強化できる） |
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| p.50 プログラム内の11行目と12行目の間に以下を挿入： model.addConstr(quicksum(c[i,j]* x[i,j] for j in J) <= z,”Max_x(%s)”%(i)) |
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| p.50 プログラム内の14行目をとる． p.173 下から7行目：を最小にする(x,y)を求めよ．=>を最小にする(X,Y)を求めよ． | |
| p.183 表10.3：0.07, => 0.07（カンマをとる） | |
| p.195 下から3行目：中括弧 の中に => 中括弧 { } の中に | |
| p.199 8行目：リスト包括表記 => リスト内包表記 | |
| p.234 12行目： もしくは文字列”source”を与える． 文字列”source”はすべての活動に先行する開始時刻0のダミー活動を定義するときにもちいられる． => もしくは文字列”sink”を与える． 文字列”sink”はすべての活動に後続するダミー活動を定義するときにもちいられる． | |
| p.82 15行目の数式：minimize \sum_{j}f_{1j} を maximize \sum_{j}f_{1j} に変更 | |
| p.82 16行目の数式：subject to \sum_{j:i<j}f_{ij}-\sum_{j:i<j}f_{ij}=0 \forall i=2,3,…,n,i \neq k を subject to \sum_{j:i<j}f_{ij}-\sum_{j:i<j}f_{ji}=0 \forall i=2,3,…,n,i \neq k に変更 |
リンク
| 実験的解析の結果 (Results obtained using Python/Gurobi) | |
| 数理最適化ソルバーGurobi関連 日本総代理店オクトーバースカイ Gurobi フリーのpulp (pip install pulp) をインストールした後，pip install mypulp でGurobiと同様のインターフェイスが使用可能 |
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| 制約最適化ソルバー SCOP |
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| スケジューリング最適化ソルバー OptSeq |