【python】遺伝的アルゴリズムで生産計画を立ててみる - morikomorou’s blog
はじめに 今回は遺伝的アルゴリズムを使用して工場の生産計画を、たててみます。 以前のナップサック問題と違って漸化式が立てづらいので動的計画法はなかなか使えませんが、遺伝的アルゴリズムなら何も考えなくてもそれっぽい計画を立ててくれると信じます。 それではやっていきましょう はじめに 生産計画問題の定義 遺伝的アルゴリズムでの実装 遺伝子情報の定義 評価関数の定義 個体クラスの作成 実装 おわりに 生産計画問題の定義 だいぶ簡略化するので前提として以下のことを守ります 1生産ラインの5日分の計画をたてる。 生産ラインで仕掛けられる品番は5種類 1日に生産できる数は全品番同様で10ロット(10ロット毎日フルで生産する) 各品番は1ロット単位での生産 0日目の初期在庫あり 各品番毎日引取りの計画があるので納期厳守で生産 最適化の対象は下記です 一日に生産する品番種類の最小化 初期在庫および、日々の
線形計画法を用いた生産計画の最適化 (Python + PuLP) - Qiita
はじめに 数理計画法 (mathematical programming) とは、目的関数と呼ばれる目標値を、ある制約の下で最大化（最小化）する手法です。その中でも、線形計画法 (linear programming; LP) は、目的関数と制約式が変数に関する一次式（$\sum_ia_ix_i + b$ という形の式）で表せるものを言います。線形計画法は、数理計画法の中でも単純なものの 1 つですが、それゆえにソルバーやモデリング用のライブラリが充実しており、利用しやすい環境が整っています。特に、企業においては、利益やコストといった金銭的な指標を目的関数として、生産量や輸送量といった制御可能な変数を最適化することが多いかと思います。 本記事では、数理最適化のモデリング技法についてまとめられた以下の書籍から、演習問題を 1 つ取り出して実際に定式化し、Python のモデリング言語である
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