Pulpによる最適化の結果変数がすべてNoneになる

Pulpで最適化を行おうと思っていますが、結果の変数がすべてNoneになってしまいます。

目的関数の書き方に問題があるかなと思っているのですが、pulpではif文やfor文、numpyやpandasを利用した抽出に何か制限があるのでしょうか？

よろしければご教授願います。

Pulp
1# -*- coding: utf-8 -*-
2import pandas as pd
3import numpy as np
4import os
5import datetime
6from pulp import*
7
8'''
9===========================================================================================
10パラメータ設定
11===========================================================================================
12'''
13# 利用する変数名を定義
14colum_name = (['Profit factor (IS)','Winning Percent (IS)'])
15
16# キーとなるカラム名を定義
17key_colum = ['Strategy Name']
18
19# 結果ファイルの計算するカラム名を定義
20value_colum = ['Net profit (IS)']
21
22# 目的関数の名前を定義
23func_name = '戦略数'
24
25#　制約条件の名前を定義
26limit_name = '勝率'
27
28
29'''
30===========================================================================================
31ファイル読み込み
32===========================================================================================
33'''
34# 結果ファイル読込
35use_column = key_colum + value_colum
36allfile = os.listdir(os.getcwd() + "\結果\")
37for data_csv in allfile:
38    df_result1 = pd.read_csv(os.getcwd() + "\結果\" + data_csv, encoding='shift_jis', engine='python', sep=';')[use_column]
39    df_result1 = df_result1.set_index(key_colum)
40
41# フィルターファイル読込
42use_column = key_colum + colum_name
43allfile = os.listdir(os.getcwd() + "\フィルター\")
44i = 0
45filter_column_all = []
46for data_csv in allfile:
47    # ヘッダーの定義
48    filter_column = []
49    for k in range(len(colum_name)): filter_column.append(colum_name[k] + '_' + str(i))
50    # Dataframeに格納
51    df_filter1 = pd.read_csv(os.getcwd() + "\フィルター\" + data_csv, encoding='shift_jis', engine='python', sep=';')[use_column]
52    #値の桁数を補正
53    df_filter1['Profit factor (IS)'] =df_filter1['Profit factor (IS)']*10
54    df_filter1['Winning Percent (IS)'] =df_filter1['Winning Percent (IS)']/1
55    
56    df_filter1.columns = key_colum + filter_column
57    if i == 0:
58        df_filter2 = df_filter1
59    else:
60        df_filter2 = pd.merge(df_filter2, df_filter1, on=key_colum[0])
61    i += 1
62    filter_column_all = filter_column_all + filter_column
63
64df_filter2 = df_filter2.set_index(key_colum)
65
66result = df_result1.values
67paras = df_filter2.values
68
69'''
70===========================================================================================
71最適化処理
72===========================================================================================
73'''
74
75
76# 問題の定義 Problem（変数数,関数数,制約数）
77prob = LpProblem('Win100%_Optimaize', LpMaximize) # 最大化
78
79#変数の宣言
80Vars = np.array([LpVariable("var_" + str(i), 0, 100, LpInteger) for i in range(len(df_filter2.columns))])
81Bins = np.array([LpVariable("bin_" + str(i), LpBinary) for i in range(len(df_filter2.columns))])
82
83#目的関数
84Selector =[]
85for y in range(len(df_filter2)):
86    for x in range(len(df_filter2.columns)):
87        if Bins[x] == 1:
88            if paras[y,x] >= Vars[x]:
89                Selector.append(result[y])
90prob += len(Selector)
91
92#制約関数
93
94#求解
95status = prob.solve()
96print("Status", LpStatus[status])
97
98#結果出力
99for v in Vars:
100    print(f'{v.name}={v.value()}')
101for b in Bins:
102    print(f'{b.name}={b.value()}')
103
104print(prob.objective.value())

tiitoi

2020/05/19 12:29

`prob += len(Selector)` だと、`prob += 3` のように定数を設定してるのと同じであり、目的関数が定数なのは設定としておかしくないでしょうか。

Niniad

2020/05/19 23:23

♯目的関数以下のfor分やif分で、selectorに代入される要素数が変わるので、結果として変数になるという考えでしたが、こういう書き方はできないでしょうか？

tiitoi

2020/05/20 03:36 編集

> こういう書き方はできないでしょうか？できないです。pulp で解けるのは線形計画問題という形の問題だけなので、解きたい問題がこの形に落とし込めないようなケースでは、pulp は使うことはできません。(制約条件や条件式に if 文を使うことはできません。) 以下に線形計画問題の一例がのっていあす。 https://qiita.com/Dason08/items/e1bafb9ddc766d1c8fd0 線形計画問題に帰着できないようであれば、モンテカルロ法や遺伝的アルゴリズムなど、他の最適化アルゴリズムも検討してみてください