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Pythonで最適化問題を解く際のパッケージに関して

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ranranway

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質問内容

Pythonで最適化問題のナップザック問題を解こうとしています。
以下のサイトを参考にしているのですが、「ortoolpy」パッケージのknapsack関数での実装とpulpパッケージをインポートして計算する実装のコードの違いがよくわかりません。
なぜ2つの方法があり、どちらの方が優れているのでしょうか(実行速度が早い等)。

ソースコードは以下のサイトから引用しています。
組み合わせ最適化を使おう

該当のソースコード

from ortoolpy import knapsack
size = [21, 11, 15, 9, 34, 25, 41, 52]
weight = [22, 12, 16, 10, 35, 26, 42, 53]
capacity = 100
knapsack(size, weight, capacity)
>>>
(105, [0, 1, 3, 4, 5])
from pulp import *
size = [21, 11, 15, 9, 34, 25, 41, 52]
weight = [22, 12, 16, 10, 35, 26, 42, 53]
capacity = 100
r = range(len(size))
m = LpProblem(sense=LpMaximize) # 数理モデル
x = [LpVariable('x%d'%i, cat=LpBinary) for i in r] # 変数
m += lpDot(weight, x) # 目的関数
m += lpDot(size, x) <= capacity # 制約
m.solve()
print((value(m.objective), [i for i in r if value(x[i]) > 0.5]))
>>>
(105.0, [0, 1, 3, 4, 5])
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