情報
手を動かして学ぶ はじめてのオペレーションズ・リサーチ
問題解決の技法を、具体的な事例を通してしっかり学ぶ！
長年「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の入門的講義を担当してきた著者が、文系・理系を問わず、数理が苦手な初学者でも楽しめるよう工夫を凝らした内容をベースに書籍化。現実の事例と結びつけ、その先どんな発展があり、どんな知識・技術が必要となるかが伝わることを目指して構成しています。
本書では手作業やゲーム形式の演習に加え、Excel、R、Python、QGIS、MIPソルバーなどを活用した実践的な演習内容を豊富に反映させています。数式を丁寧に読み込み、手を動かしながら学ぶことで、問題解決の「本質」が理解できる意欲的な教科書です。
電子書籍¥2,640 小売希望価格（税込）
ペーパーバック（カバーなし）¥2,640小売希望価格（税込）
単行本（カバーあり）¥2,640小売希望価格（税込）
基本情報
| 発売日 | 2025年12月26日 |
|---|---|
| 本体価格 | 2,400円 |
| ページ数 | 218 ページ ※印刷物 |
| サイズ | B5 |
| ISBN(POD) | 9784764961296 |
| ISBN (カバー付単行本) |
9784764907737 |
| ジャンル | 情報 |
| タグ | アルゴリズム, 教科書, 近代科学社Digital |
| 電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
第1章 オペレーションズ・リサーチ概要
第2章 シミュレーションと予測
2.1 シミュレーションによる予測
2.2 モンテカルロ・シミュレーション
2.3 ランダム・ウォーク
第3章 グラフ理論
3.1 グラフ理論の基礎
3.2 オイラー閉路とハミルトン閉路,四色定理
3.3 最短経路問題
3.4 安定結婚問題
第4章 データ分析
4.1 2変数の相関、クロス集計、独立性の検定
4.2 2変数の相関、散布図、回帰分析
4.3 多変量解析、クラスター分析
第5章 地理情報システム
5.1 コロプレス図
5.2 ボロノイ図
5.3 様々な情報地図
第6章 ゲーム理論
6.1 ゲーム理論とは何か
6.2 囚人のジレンマと繰返しゲーム
6.3 共有地の悲劇
第7章 最適化
7.1 動的計画法
7.2 線形最適化
7.3 組合せ最適化と0-1整数最適化
7.4 画像判定AI・機械学習
第8章 スケジューリング
8.1 生産スケジューリング
8.2 時間割作成
8.3 スポーツ・スケジューリング
8.4 配送計画
付録A Python/最適化ソルバー
A.1 Google Colaboratoryの使い方
A.2 Pythonライブラリで問題作成とダイクストラ法実践
A.3 Pythonライブラリで繰返し囚人のジレンマ
A.4 Pythonライブラリで線形最適化問題を解く
A.5 Pythonライブラリで組合せ最適化問題を解く
A.6 Pythonライブラリでスケジューリング問題を解く
付録B R、QGISのインストール
B.1 Rのインストール
B.2 R commanderのインストール
B.3 R studioのインストール
B.4 QGISのインストール