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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pulpを用いたシフト作成について

K.takita

総合スコア14

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/12/04 10:08

前提・実現したいこと

pulpを用いてシフトの作成を行いたいと思っています.
以下のデータを用いて, アルバイトの希望出勤日数と実際の出勤日数の差を最小とする目的関数を作成したいです.

#日付の一覧 day = pd.date_range("2019-12-01", "2019-12-07") #アルバイトの集合 n_member = 10 member = pd.Series(f"member{i+1}" for i in range(n_member)) #シフトの一覧 shift = (["9:00-14:00", "14:00-19:00", "19:00-23:00", "休み"]) #希望出勤日 kibou = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0]], index=member, columns=day)

以下のようプログラムを作成したのですが, エラーが起きてしまいます.

python

1#モデルの作成 2prob = LpProblem(sense=LpMinimize) 3 4#変数 5x = [[[LpVariable(f"x{m}{d}{t}", cat=LpBinary)for t in shift] 6 for d in day]for m in member] 7 8#目的関数 9obj = 0 10for m in range(member.size): 11 #希望出勤日数 12 ks = kibou.sum(axis=1) 13 #実際に働いた日数 14 actual = lpSum(x[m][j] for j in range(day.size)) 15 #希望出勤日数と実際に働いた日数の差 16 obj = ks - actual 17 #(制約1)実際に働いた日数が希望出勤日数を超えない制約 18 prob += actual <= ks 19prob += obj

TypeError: Can only add LpConstraintVar, LpConstraint, LpAffineExpression or True objects

どのようにモデルの作成を行えばいいか教えていただきたいです.

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ks = kibou.sum(axis=1) ですと、変数 ks は Series オブジェクトになっており、整数ではありません。
ks = kibou.iloc[m].sum() として、各メンバーごとに希望出勤日数の合計を計算するべきではないでしょうか。

コード

python

1import pandas as pd 2from pulp import LpBinary, LpMinimize, LpProblem, LpVariable, lpSum 3 4# 日付の一覧 5day = pd.date_range("2019-12-01", "2019-12-07") 6 7# アルバイトの一覧 8n_member = 10 9members = pd.Series(f"member{i + 1}" for i in range(n_member)) 10 11# シフトの一覧 12shift = ["9:00-14:00", "14:00-19:00", "19:00-23:00", "休み"] 13 14# 希望出勤日 15kibou = pd.DataFrame( 16 [ 17 [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], 18 [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1], 19 [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], 20 [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], 21 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 22 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 23 [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0], 24 [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], 25 [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], 26 [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0], 27 ], 28 index=members, 29 columns=day, 30) 31 32# モデルの作成 33prob = LpProblem(sense=LpMinimize) 34 35# 変数 (members, shift, day) 36x = [ 37 [[LpVariable(f"x{m}{d}{t}", cat=LpBinary) for t in shift] for d in day] 38 for m in members 39] 40 41# 目的関数 42obj = 0 43for m in range(members.size): 44 # 希望出勤日数 45 ks = kibou.iloc[m].sum() 46 # 実際に働いた日数 47 actual = lpSum(x[m][j] for j in range(day.size)) 48 # 希望出勤日数と実際に働いた日数の差 49 obj = ks - actual 50 # (制約1)実際に働いた日数が希望出勤日数を超えない制約 51 prob += actual <= ks 52prob += obj 53print(prob) 54 55prob.solve()

投稿2019/12/05 05:50

tiitoi

総合スコア21956

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K.takita

2019/12/05 14:58

実現できました。ありがとうございました。
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