![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/01285577eb39c921c683bda0f160e3bd28153a85/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU3JUI3JTlBJUU1JUJEJUEyJUU4JUE4JTg4JUU3JTk0JUJCJUU2JUIzJTk1JUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUE4JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTlGJUU3JTk0JTlGJUU3JTk0JUEzJUU4JUE4JTg4JUU3JTk0JUJCJUUzJTgxJUFFJUU2JTlDJTgwJUU5JTgxJUE5JUU1JThDJTk2JTIwJTI4UHl0aG9uJTIwJTJCJTIwUHVMUCUyOSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MGFkNDdiMDg1ZWRkZTE2MGY1MTE2NjNjMjRlYTI2YTE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5dGFrYXNoaW5hJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz05ZTc1MzY4NzZmMzM2ZWQ5MDM4NWY4M2FhZTI4MmU0Ng%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g56K6546H55qE6a-W57y2%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D48820343a7d29cbadcea6755ca7554a8)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
線形計画法を用いた生産計画の最適化 (Python + PuLP) - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
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... 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