Pythonで整数計画問題・線形計画問題を解く（PuLP編） - Kazuhiro KOBAYASHI
実装方法その2 PuLPのDocumentを全面的に参考にして，集合分割問題（vehicle routing problemのための）の異なる実装方法を試してみた．こららの方が使いやすいことがあるかもしれない．定式化はその１とおなじなので，その１のところの記述を参考にしてください． (以前書いた実装方法その1へ飛ぶ) これから出てくるコードは，表示のために適宜改行しているので，コピーペーストすると動かないので，適宜改行を削除してください． まず，集合分割問題の定義は次のとおり 1: def DefMasterProblem(vehicles, vehicle_feasible_routes,cargos,route_cost, vartype): 2: feasible_routes={} 3: for v in vehicles: 4: feasible_routes+=vehicle_
PuLPを使った線形計画法(Linear Programming) - Qiita
カーネルやら何やらを理解するために、非線形計画法を勉強中。 で、その前に線形計画法で実際に手を動かしたくなったので無償で使えるPuLPを使ってみた。 今回例題として解いたのは「これならわかる最適化数学」の第6章、線形計画法。 似たような例題がいくつか並ぶので、ピックアップしてPuLPでモデル化してみた。 【例題6.2】(P161) 2種類の容器A,Bを作るのに, 機械M1,M2を使う. 容器Aを1個作るのにM1を2分, 機械M2を4分使う必要がある.一方,容器Bを1個作るのに、機械M1を8分,機械M2を4分使う必要がある. 容器A,Bを作る利益は一つあたりそれぞれ29円,45円である. 利益を最大にするにはどのように計画すれば良いか. 利益を目的関数f、容器の個数をそれぞれx,yを問いてモデル化すると式は下記のようになる。 制約条件: 2x + 8y <= 60 4x + 4y <= 60
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PuLP による線型計画問題の解き方ことはじめ - Qiita
