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チュートリアルナビゲーション
はじめに
数理最適化問題の基本要素
数理最適化の進め方
今回のチュートリアルで用いる題材
Pythonによる数理モデリング (JijModeling)
ソルバーによる求解 (OMMX、JijZept Solver)
最適化計算のベンチマーク、実験管理 (MINTO)
次のステップ
典型的な問題集
実践的なユースケース集
次のステップ
ここでは、数理最適化の学習、およびJijZeptを利用を継続するための次のステップについて紹介します。
さらなる学習リソース
プロダクトの詳細なドキュメントはこちらをご覧ください
ドキュメント・実例集
JijZept ドキュメント
- チュートリアルにて紹介したJijModeling, OMMX, MINTOの詳細なドキュメントへの案内
実例集
- 様々な産業分野における最適化問題の実例
セミナー
- 過去のセミナーを閲覧する
プロダクト
Jijが提供するプロダクトです。
JijZeptシリーズ
JijZept Solver
- Jijが開発する簡単に使えて高性能な最適化ソルバー
JijZept IDE
- 最適化開発をすぐに始めるための統合開発環境
JijZept SDK
- 最適化に必要なパッケージをまとめたソフトウェア群
コミュニティへの参加
JijZeptコミュニティ
Jij Inc GitHub
- オープンソースプロジェクトへの貢献
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- 最新のニュースとアップデートをフォロー
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- Discordサーバーでプロダクトのアップデート、およびサポートの閲覧
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最適化計算のベンチマーク、実験管理 (MINTO)
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