Python 意思決定の数理入門(パイソンイシケッテイノスウリニュウモン)

Name: Python意思決定の数理入門
Author: 橋本 洋志/牧野 浩二/佐々木 智典
ISBN: 9784274228988

著者:: 橋本洋志/牧野浩二/佐々木智典(ハシモトヒロシ/マキノコウジ/ササキアキノリ)
出版社:: オーム社
出版日:: 2022年08月24日頃
ISBN:: 9784274228988
在庫:: 在庫あり

中級者向け

Python意思決定理論強化学習ゲーム理論ベイズ推定シミュレーション最適化マルチエージェントシステム数理的モデルOR (操作研究)

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書籍紹介

さまざまな意思決定の数理や現象を Python で体験して学ぼう!
本書は、数理的に扱える意思決定の基礎を、 Python を用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです。
アンカリング効果の評価法、ベイズ推定に基づいた信憑性の変化、エージェントや強化学習を適用した意思決定、不完備情報ゲーム、集団の意思決定などを解説しています。
本書では、意思決定のモデルの立て方、意思の測定分析などの説明に重点を置き、計算やシミュレーションの詳細な説明よりは Python による実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります。また、すべてのプログラムは Jupyter Notebook 形式で配布し、読者の手もとで実行ができるようにしています。
第 1 章はじめに
第 2 章戦略の微分方程式モデル
第 3 章基礎的な意思決定の数理的扱い
第 4 章ゲーム理論の基礎
第 5 章意思決定のための OR の基礎
第 6 章組合せ最適化による意思決定
第 7 章マルチエージェントベースモデリングによる意思決定
第 8 章強化学習による意思決定
第 9 章不確定性を含むゲームでの意思決定
第 10 章集団の意思決定
第 11 章意思決定とメカニズム・デザインの視点
索引

技書の森解説

ビジネスや工学の現場で「限られた資源をどう配分するか」「複数の選択肢からどれを選ぶか」といった問題に出会ったとき、勘と経験だけでなく数理的な裏付けを持ちたい場面があります。本書は線形計画法、整数計画法、動的計画法、ゲーム理論、 AHP (階層分析法) といった意思決定のための数理手法を、 Python のコードで動かしながら学ぶ構成です。

オペレーションズリサーチや数理最適化の教科書は抽象的な定式化で終わりがちですが、本書は各手法を Python で実装・可視化するステップを挟むことで、数式が何をしているのかを手触りで確かめられるようにしています。大学の学部レベルの数学 (行列演算、微分の基礎) があれば読み進められますが、純粋な数学書ほど証明に踏み込まないため、理論の厳密性よりも実用的な適用力を重視する読者に向いています。最適化や意思決定の分野を独学で始めたい人にとって、手を動かす入り口になる一冊です。