組合せ最適化でナーススケジューリング問題を解く - Qiita
import numpy as np, pandas as pd from pulp import * from ortoolpy import addvars, addbinvars from io import StringIO a = pd.read_table(StringIO("""\ 曜日\t月\t月\t月\t火\t火\t火\t水\t水\t水\t木\t木\t木\t金\t金\t金\t土\t土\t土\t日\t日\t日 時間帯\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜\t朝\t昼\t夜 必要人数\t2\t3\t3\t2\t3\t3\t2\t3\t3\t1\t2\t2\t2\t3\t3\t2\t4\t4\t2\t4\t4 従業員0\t○\t\t\t○\t\t\t○\t\t\t○\t\t\t○\t\t\t○\t\t\t○\
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
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