Ｊａｖａ　＆　Ｐｙｔｈｏｎ最適化・制約充足の問題解法

どちらもやっていることは近いが、相互的な交流がなく、それぞれに研究が進んでいる。本書では双方の問題を整理し、相互の有効な活用を促す。

問題を最適化と制約充足プログラミングで解く！
本書は、最適化問題、自動計画、パズルといった問題について、定式化と解くためのプログラミング手法（アルゴリズム）を、最適化（MIP）と制約プログラミング（CSP、SAT、SMT）のそれぞれの視点から解説したものです。
最適化、制約プログラミングともに問題を解くための一手法ですが、近年の最適化技術の利用拡大により、これらを組み合わせたり、比較したりして、問題の特徴にあわせて適切に利用するニーズが増えることが予想されます。しかし、これらの手法は各分野が独自にソルバ（問題を解くソフトウェア）を開発し、発展してきたという経緯から、問題解決手段として総合的に取り扱われてきませんでした。そのため、これらを問題ごとの解法として整理してまとめた情報がなく、問題解決にあたり各手法にどんな特徴があって、どんな問題に有効かといった理解が困難でした。そこで本書では、各種の問題を定式化して、最適化と制約プログラミングのそれぞれの技術で問題を解く方法、手段を解説し、比較的な理解を促します。
本書によって読者は最適化手法、制約プログラミングを用いて問題を解説することができるようになり、また、それぞれの問題や技術の特徴を理解することができるようになっています。

目次

第1章　最適化問題と制約充足問題

第I部　プログラミング
第2章　ソフトウェアの使い方
第3章　基本的な処理要素

第II部　定式化
第4章　求解式
第5章　範囲の制約
第6章　数あてはめ
第7章　グラフ
第8章　順序処理
第9章　論理

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