最適化におけるPython（Python-MIP版） - Qiita

はじめに この記事は、「最適化におけるPython（PuLP版）」で使っているモデラーのPuLPをPython-MIPに置き換えたものです。 どちらのモデラーもデフォルトのソルバーはCBCで使い勝手もほぼ同じですが、Python-MIPは下記の利点があります。 ソルバーとのインターフェースにCFFIを用いていて高速です。 PyPyが使えます。Python部分の実行速度も向上できる可能性があります。 ベクトル（NumPyの多次元配列）で制約条件を書けます。PuLPではforを使わないといけない制約条件をforを使わずにシンプルに書けます。サンプル PuLPよりわかりやすくモデルを作成できます。 目的関数の設定でobjectiveを明記してわかりやすい。 最大化か最小化を目的関数で指定できてわかりやすい。 目的関数の設定が=なのでわかりやすい（PuLPでは、追加でないのに+=）。 モデルのクラ

[mashana]

最適化技術