第 1 章 数理最適化入門
　1.1 数理最適化とは
　1.2 線形最適化問題
　1.3 整数最適化問題
　1.4 輸送問題
　1.5 双対問題
　1.6 多品種輸送問題
　1.7 混合問題
　1.8 分数最適化
　1.9 多制約 0-1 ナップサック問題
　1.10 栄養問題

第 2 章 施設配置問題
　2.1 容量制約付き施設配置問題
　2.2 強い定式化と弱い定式化
　2.3 k-メディアン問題
　2.4 k-センター問題

第 3 章 箱詰め問題と切断問題
　3.1 問題の定義
　3.2 箱詰め問題の定式化
　3.3 切断問題に対する列生成法

第 4 章 グラフ最適化問題
　4.1 グラフ分割問題
　4.2 最大安定集合問題
　4.3 グラフ彩色問題

第 5 章 巡回路問題
　5.1 巡回セールスマン問題
　5.2 時間枠付き巡回セールスマン問題
　5.3 容量制約付き配送計画問題

第 6 章 スケジューリング問題
　6.1 1 機械リリース時刻付き重み付き完了時刻和問題
　6.2 1 機械総納期遅れ最小化問題
　6.3 順列フローショップ問題
　6.4 資源制約付きスケジューリング問題

第 7 章 ロットサイズ決定問題
　7.1 容量制約付き複数品目ロットサイズ決定問題
　7.2 多段階ロットサイズ決定問題

第 8 章 非線形関数の区分的線形近似
　8.1 凸関数の最小化
　8.2 凹関数の最小化
　8.3 一般の区分的線形関数の最小化
　8.4 経済発注量問題
　8.5 凹費用関数をもつ施設配置問題
　8.6 安全在庫配置問題

第 9 章 多目的最適化
　9.1 多目的最適化の基礎理論
　9.2 多目的巡回セールスマン問題
　9.3 スタッフスケジューリング

第 10 章 二次錐最適化問題
　10.1 Weber 問題
　10.2 二次錐制約と二次錐最適化問題
　10.3 ロバスト最適化
　10.4 ポートフォリオ最適化問題
　10.4.1 Markowitz モデル
　10.5 凹費用関数をもつ単一ソース制約付き施設配置問題

付 録 A Python 概説
　A.1 なぜ Python か？
　A.2 データ型
　A.3 演算子
　A.4 制御フロー
　A.5 関数
　A.6 クラス
　A.7 モジュール

付 録 B 数理最適化ソルバー Gurobi 概説
　B.1 オブジェクト
　B.2 パラメータ
　B.3 属性
　B.4 モデル記述のための拡張

付 録 C 制約最適化ソルバー SCOP 概説
　C.1 制約充足問題
　C.2 オブジェクト
　C.3 パラメータ
　C.4 属性
　C.5 例

付 録 D スケジューリング最適化ソルバー OptSeq 概説
　D.1 資源制約付きスケジューリング問題
　D.2 オブジェクト
　D.3 パラメータ
　D.4 属性
　D.5 例

関連図書
索引