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最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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。

解決済

「TypeError: unsupported operand type(s) for」 のエラーの解決方法

usagi_2735
usagi_2735

総合スコア6

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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2020/01/26 10:44

編集2020/01/26 13:41

前提・実現したいこと

最適化問題の輸送問題を解くプログラムを作っています。
「TypeError: unsupported operand type(s) for : 'float' and 'generator'」というエラーが出てしまっています。
」やfloatを使わずに他の方法を使えばいいのでしょうか。

詳しい方ご教授おねがいしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-ea3930e004ae> in <module> 50 + (0.5 * B * (quicksum((S[x]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for y in Y for i in q)) * (S[x]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for y in Y for i in q))) for x in X)) 51 + (0.5 * C * (quicksum(D[y]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for x in X for i in q)) * (D[y]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for x in X for i in q))) for y in Y) ---> 52 + (0.5 * D * (quicksum(c[x,y] * Vxyi[x,y,i] for x in X for y in Y for i in q)) * (quicksum(c[x,y] * Vxyi[x,y,i] for x in X for y in Y for i in q))),GRB.MINIMIZE) 53 54 #解を求める計算 TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'generator'

該当のソースコード

python3

from gurobipy import * #from mypulp import * d= multidict({1:2, 2:7, 3:3 , 4:2, 5:4}) # 工場の需要量Demand S= multidict({1:5, 2:3, 3:4, 4:6}) # 倉庫の部品数Supply Y = [1,2,3,4,5] X = [1,2,3,4] q = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] Y,d = multidict({1:2, 2:7, 3:3 , 4:2, 5:4}) X,S = multidict({1:5, 2:3, 3:4, 4:6}) c = {(1,1):5, (1,2):2, (1,3):6, (1,4):3, # 費用Cost (2,1):1, (2,2):3, (2,3):4, (2,4):2, (3,1):7, (3,2):6, (3,3):8, (3,4):2, (4,1):3, (4,2):9, (4,3):1, (4,4):2, (5,1):3, (5,2):5, (5,3):4, (5,4):4, } #重み係数 A=29 B=80 C=80 D=0.55 #問題を設定 model= Model(name="Hitchcock") Vxyi={} for i in q: #指定回数繰り返す(D回) #インデントの開始(半角空白4個下げ) for y in Y: for x in X: #変数を設定(変数単体にかかる制約を含む) Vxyi[x,y,i] = model.addVar(vtype='C', name = 'Vxyi(%s, %s, %s)' % (x ,y ,i)) model.update()#モデルの一括更新 #インデントの終了(for文の終了) arcs = tuplelist([(x,y,i) for (x,y,i) in Vxyi]) #制約条件の設定 for x in X: #(model.addConstr():モデルに複数の制約を追加 model.addConstr(quicksum(Vxyi[x,y,i] for (x,y,i) in arcs.select('*',Y,q)) == S[x]) for y in Y: model.addConstr(quicksum(Vxyi[x,y,i] for (x,y,i) in arcs.select(X,'*',q))==d[y]) #目的関数を設定 model.setObjective((-0.5 * A * quicksum((1 - 2 * Vxyi[x,y,i]) * (1 - 2 * Vxyi[x,y,i])) for (x,y,i) in Vxyi) + (0.5 * B * (quicksum((S[x]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for y in Y for i in q)) * (S[x]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for y in Y for i in q))) for x in X)) + (0.5 * C * (quicksum(D[y]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for x in X for i in q)) * (D[y]-quicksum(Vxyi[x,y,i] for x in X for i in q))) for y in Y) + (0.5 * D * (quicksum(c[x,y] * Vxyi[x,y,i] for x in X for y in Y for i in q)) * (quicksum(c[x,y] * Vxyi[x,y,i] for x in X for y in Y for i in q))),GRB.MINIMIZE) #解を求める計算 print('Gurobi Optimizerログ') model.optimize() print( 'Optimal value:', model.ObjVal) print() #最適解が得られた場合,結果を出力 print('[解]') if model.Status == gp.GRB.OPTIMAL: Vxyi_opt=x.X # 目的関数の値 val_opt = model.ObjVal print('最適値は{val_opt}')

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Anaconda Jupyter notebook
Python3.7.0
Gurobi
を使っています。

参考にしているサイト
https://qiita.com/keisukesato-ac/items/a3c284aedb2ca8550238

目的関数の式です。
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