1. 最適化問題
　1. 1 準備
　1. 2 最適化問題とは
　1. 3 最適化問題の分類
　　1. 3. 1 連続か離散か
　　1. 3. 2 線形か非線形か
　　1. 3. 3 凸か非凸か
　　1. 3. 4 大域的最適解か局所的最適解か
　　1. 3. 5 不確実性の有無
　　1. 3. 6 ネットワーク構造をもつか否か
　1. 4 線形最適化問題
　1. 5 錐最適化問題
　1. 6 整数最適化問題
　1. 7 ロバスト最適化
　1. 8 栄養問題
　　1. 8. 1 実行不可能性の対処法（制約の逸脱を許すモデル化）
　　1. 8. 2 逸脱最小化
　　1. 8. 3 既約不整合部分系
　1. 9 混合問題
2. 最短路問題
　2. 1 準備
　2. 2 最短路問題
　　2. 2. 1 （1 対1 の）最短路問題
　　2. 2. 2 1 対全の最短路問題
　　2. 2. 3 枝の費用が負のものがある場合
　　2. 2. 4 全対全の最短路
　2. 3 道路ネットワークの最短路と前処理による高速化
　2. 4 ベンチマーク問題例の読み込みとDial 法
　　2. 4. 1 最短路ヒープの比較
　2. 5 時刻依存の移動時間をもつ最短路問題
　　2. 5. 1 区間，速度，距離から到着時刻関数を生成する関数arrival_func
　　2. 5. 2 到着時刻関数arrival
　　2. 5. 3 区分的線形な到着時刻関数をプロットする関数plot_arrival
　2. 6 資源制約付き最短路問題
3. 最短路の列挙
　3. 1 準備
　3. 2 第k 最短路
　3. 3 無向パス（閉路，森など）の列挙
　　3. 3. 1 （最短）パスの列挙
　　3. 3. 2 最長パスの列挙（最長路問題）
　　3. 3. 3 閉路の列挙
　　3. 3. 4 Hamilton 閉路の列挙
　3. 4 多目的最短路問題
4. 最小木問題
　4. 1 準備
　4. 2 最小木問題
　　4. 2. 1 最小木問題
　4. 3 最小木問題の定式化
　　4. 3. 1 閉路除去定式化
　　4. 3. 2 カットセット定式化
　　4. 3. 3 単品種流定式化
　　4. 3. 4 多品種流定式化
　4. 4 networkX の利用
　　4. 4. 1 ランダムに枝長を設定した格子グラフ
　4. 5 クラスター間の最短距離を最大にするk 分割問題
　4. 6 有向最小木
　　4. 6. 1 最小有向木問題
5. 容量制約付き有向最小木問題
　5. 1 準備
　5. 2 容量制約付き有向最小木問題
　　5. 2. 1 定式化
　　5. 2. 2 データの読み込み
6. Steiner 木問題
　6. 1 準備
　6. 2 Steiner 木問題に対する定式化
　6. 3 Steiner 木問題に対する近似解法
　6. 4 賞金収集有向Steiner 木問題
7. 最小費用流問題
　7. 1 準備
　7. 2 最小費用流問題
　　7. 2. 1 最小費用流問題
　7. 3 最小費用最大流問題
　7. 4 輸送問題
　7. 5 下限制約付き最小費用流問題
　7. 6 フロー分解問題
8. 最大流問題
　8. 1 準備
　8. 2 最大流問題
　　8. 2. 1 最大流問題
　8. 3 最小カット問題
　8. 4 多端末最大流問題
9. 多品種流問題
　9. 1 準備
　9. 2 多品種流問題
　　9. 2. 1 多品種流問題
　9. 3 多品種輸送問題
　9. 4 多品種ネットワーク設計問題
　9. 5 サービス・ネットワーク設計問題
10. グラフ分割問題
　10. 1 準備
　10. 2 グラフ2 分割問題
　　10. 2. 1 タブーサーチ
　　10. 2. 2 アニーリング法
　　10. 2. 3 集中化と多様化を入れたタブーサーチ
　10. 3 グラフ多分割問題
　10. 4 最大カット問題
　　10. 4. 1 線形定式化
　　10. 4. 2 2 次錐最適化による定式化
　　10. 4. 3 制約最適化ソルバーSCOP による求解
11. 最大クリーク問題
　11. 1 準備
　11. 2 最大クリーク問題と最大安定集合問題
　　11. 2. 1 極大クリークの列挙
　　11. 2. 2 近似解法
　　11. 2. 3 タブーサーチ
　　11. 2. 4 集中化・多様化を入れたタブーサーチ
　　11. 2. 5 平坦探索法
　11. 3 クリーク被覆問題
12. グラフ彩色問題
　12. 1 準備
　12. 2 定式化
　　12. 2. 1 標準定式化
　　12. 2. 2 彩色数固定定式化
　　12. 2. 3 半順序定式化
　　12. 2. 4 代表点定式化
　　12. 2. 5 制約最適化ソルバーによる求解
　12. 3 構築法
　12. 4 メタヒューリスティクス
　　12. 4. 1 タブーサーチ
　　12. 4. 2 遺伝的アルゴリズムとタブーサーチの融合法
　12. 5 枝彩色問題
A. 付録1: 商用ソルバー
　A. 1 商用ソルバー
　A. 2 Gurobi
　A. 3 SCOP
　　A. 3. 1 SCOP モジュールの基本クラス
　A. 4 OptSeq
　　A. 4. 1 OptSeq モジュールの基本クラス
　A. 5 METRO
　A. 6 MELOS
　A. 7 MESSA
　A. 8 OptLot
　A. 9 OptShift
　A. 10 OptCover
　A. 11 OptGAP
　A. 12 OptPack
　A. 13 CONCORDE
　A. 14 LKH
B. 付録2: グラフに対する基本操作
　B. 1 本章で使用するパッケージ
　B. 2 グラフの基礎
　B. 3 ランダムグラフの生成
　B. 4 グラフをnetworkX に変換する関数
　B. 5 networkX のグラフをPlotly の図に変換する関数
　B. 6 ユーティリティー関数群
索　　引