これまでは特殊なプログラミング言語やアルゴリズム等に精通している事が必要であった最適化問題（数理計画）の解決が、高性能な数理最適化ソルバー（Gurobi）と超高水準プログラミング言語（Python）を用いることで容易に可能となりつつある。本書は、具体例を用いて最適化の基礎理論を解説し、それに即した正確・高速なプログラムを示すことで、問題解決の手本を多数示す。最適化の手法を根本から変える、新しい時代の幕開けを告げる書である。

MIT（マサチューセッツ工科大学）で常にトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた、計算科学の教科書をついに翻訳。今、注目のPython言語を通してプログラミングの手法一般を学ぶという、これまでの教科書にはない内容となっている。また、読者が身近な興味深い問題をどのようにプログラミングして解決してゆくのか、自分で考えさせるという構成となっている。
・プログラミングの基礎
・Python言語
・計算法を理解するために中心となる概念
・計算機を用いて問題解決を行うためのテクニック

日本オペレーションズ・リサーチ学会
創立60周年記念事業
第1巻である本書では、分野の碩学や現在オペレーションズ・リサーチの第一線で活躍している研究者によるモデリングに関する論考を以前の学会機関誌での特集を中心に新たな書き下ろしを含め集めた。
　本シリーズは、オペレーションズ・リサーチに係わる読者はもちろん、最適化、モデリング、問題解決、応用数理に興味のある読者に、最適である。

続刊予定
2.鉄道ネットワーク
3.ナース・スケジューリング
4.整数計画
5.モデリングの諸相
6.モデリング論

リスクを見える化
東日本大震災は、罹災された方々への物資の供給はもとより、産業界においてもサプライチェーンの途絶という未曾有の事態を起こした。
本書はこの震災時の経験から「サプライチェーンリスク管理」はどうあるべきかを第1部で検討する。第2部では災害時の「人道支援ロジスティクス」はどうあるべきかとその課題を、東日本大震災における空港運用の実態と課題などをとおして検討、解説する。
サプライチェーンに係わる読者はもちろん、災害時に迅速な対応を求められる行政機関関係者には必携必読の書である。

一冊でPythonがビジネス・研究に使える！ Ver3.5対応
　本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。
　そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。
　Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。
また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。
　Pythonを使うすべての読者、必読必携の書である。

最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！
　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．
　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている．
　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！
　Python　Ver3.5に対応！

最適化モデルが作れる！
本シリーズは、「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を、気鋭の執筆陣が解説する。
第一弾ある本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学ぶことができる。
Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書である。

典型的解法の組合せとPythonパッケージで最適化問題を解く
様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題（ナップサック問題や巡回セールスマン問題など）を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。

現代社会で必須の「確率論」を、測度論を使わず易しく学ぶ!!
　本書は、工学系はむろん経済系においても必須知識となっている「確率論」を難関な測度論を使わず解説する。具体的な応用面を紹介しつつも、重要な定理の証明は極力載せ、高校までの微分積分学の知識で理解できるよう工夫している。
　また、演習問題の詳細な解答も掲載している。理工系・社会学系学部生はもちろん、社会人の独習書としても最適な書である。

【MITで大人気の講義テキスト！大幅な内容追加を受けて第3版が登場！！】

　MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのプログラム手法を習得することができます。
　プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。

【強化学習を使った最適化手法をゼロから理解する！】

　本書では、強化学習における基本的な考え方や計算手法を紹介し、実際にPython を用いて実現する方法をまとめている。具体的にはマルコフ決定過程、価値関数、方策評価、方策反復、価値反復、モンテカルロ評価、SARSA、Q学習を扱う。ほとんどの内容は簡単な数学の知識があれば問題なく理解できるよう記述し、読者の学びやすさを優先して繰り返しの説明や既出の数式を再掲するなど工夫している。Pythonの基礎から強化学習の利用までを詳細に解説した充実の一冊。