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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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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Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

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。

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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2020/06/25 02:20

編集2020/06/26 06:45

前提・実現したいこと

ある企業で各社員について出社したときと休んでいる時の業務が与えられているとして、会社の業務が最大化するような問題を実装してみたいと思っています。
制約として
・各社員が5日以上は出社する
・一日に4人以上は出社する

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージは出ないですが、値が出力されません。

該当のソースコード

Python

1import pulp 2import sys 3import numpy as np 4 5#オフィスワークの業務効率 6o=[2,5,2,3,6,7,8,65,4,7,2] 7#テレワークの業務効率 8r=[1,4,2,3,2,7,8,6,4,7,10] 9#交通費 10c=[603,400,603,909,703,200,307,400,077,1102,602,360,520,2208] 11 12#従業員数 13employee_num = 10 14weekday_num = 7 15 16data = [] 17for i in range(employee_num): 18 data += [[o[i],r[i],c[i]]] 19 20print(data) 21cc = [] 22owc = [] 23odc = [] 24 25def main(): 26 problem = pulp.LpProblem("miximize", pulp.LpMaximize) 27 28 variable = [[None for _ in range(weekday_num)] for _ in range(employee_num)] 29 for i in range(employee_num): 30 for d in range(weekday_num): 31 variable[i][d] = pulp.LpVariable(f"x({i},{d})",0 ,1,pulp.LpInteger) 32 33 efi = None 34 for i in range(employee_num): 35 for d in range(weekday_num): 36 efi += variable[i][d] * data[i][0] + (1 - variable[i][d]) * data[i][1] 37 38 problem += efi # 目的関数 39 cc = [0,0,0,0,0] 40 owc = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 41 odc = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 42 # 制約1本目 43 44 for d in range(weekday_num): 45 for i in range(employee_num): 46 cc[d] += variable[i][d] * data[i][2] 47 problem += cc[d] <= 5000 48 49 # 制約2本目 50 51 for i in range(employee_num): 52 for d in range(weekday_num): 53 if variable[i][d] == 1: 54 owc[i] += 1 55 problem += owc[i] >= 2 56 57 # 制約3本目 58 59 for d in range(weekday_num): 60 for i in range(employee_num): 61 if variable[i][d] == 1: 62 owc[d] += 1 63 problem += odc[d] >= 2 64 65 print(problem) 66 status = problem.solve() 67 print(status) 68 print("Obj.value", problem.objective.value()) 69 70 71if __name__=="__main__": 72 main()

試したこと

出社なら1、リモートなら0の関数がうまく言っていないのかなと感じましたが、修正の見当がつきませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.7
Jupyter Notebook 6.0.3

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不具合の原因は単純に3つ目の制約において

Python

1odc[d] += 1

とするべき箇所を

Python

1owc[d] += 1

とした事かと思います。

あとはもう一箇所気になるところは、交通費は(多分)10円単位でデータを保持しているにも関わらず、

Python

1cc[d] <= 5000

と計算しているところ。ここは

Python

1cc[d] <= 500

となるのではないでしょうか。
あと合計を求める箇所を lpSum() を使うように修正すると以下のようになります。

Python

1import pulp 2import sys 3import numpy as np 4 5#オフィスワークの業務効率 6o=[1, 5,2,6,7,32,7,45,7,9,0,8,7,6,4,3,2,] 7#テレワークの業務効率 8r=[1, 3, 3, 5, 9, 7, 3, 9, 10, 4, 8, 7, 9, 2, 10, 9, 5, 4, 1, 9] 9#交通費 10c=[63,4,63,99,73,20,37,40,77,112,62,36,52,22,9,6,51,76,219,118] 11 12#従業員数 13employee_num = 10 14weekday_num = 5 15 16data = [] 17for i in range(employee_num): 18 data += [[o[i],r[i],c[i]]] 19 20print(data) 21cc = [] 22owc = [] 23odc = [] 24 25def main(): 26 problem = pulp.LpProblem("miximize_business_efficiency", pulp.LpMaximize) 27 28 variable = [[None for _ in range(weekday_num)] for _ in range(employee_num)] 29 for i in range(employee_num): 30 for d in range(weekday_num): 31 variable[i][d] = pulp.LpVariable(f"x({i},{d})", cat="Binary") 32 33 efi = None 34 for i in range(employee_num): 35 for d in range(weekday_num): 36 efi += variable[i][d] * data[i][0] + (1 - variable[i][d]) * data[i][1] 37 38 problem += efi # 目的関数 39 cc = [0,0,0,0,0] 40 owc = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 41 odc = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 42 43 # 制約:1日の交通費は5000円以下とする 44 for d in range(weekday_num): 45 cc[d] = pulp.lpSum(variable[i][d] * data[i][2] for i in range(employee_num)) 46 problem += cc[d] <= 500 47 48 # 制約:1人2日以上出社 49 for i in range(employee_num): 50 owc[i] = pulp.lpSum(variable[i][d] for d in range(weekday_num)) 51 problem += owc[i] >= 2 52 53 # 制約:1日2人以上出社 54 for d in range(weekday_num): 55 odc[d] = pulp.lpSum(variable[i][d] for i in range(employee_num)) 56 problem += odc[d] >= 2 57 58 print(problem) 59 status = problem.solve() 60 print(status) 61 print("Obj.value", problem.objective.value()) 62 63 result = [[variable[i][d].varValue for d in range(weekday_num)] for i in range(employee_num)] 64 print(result) 65 66if __name__=="__main__": 67 main()

投稿2020/06/25 05:54

magichan

総合スコア15898

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2020/06/25 06:33

まさに実装してみたいことができました。 本当にありがとうございました! これからも色々と試してみます!
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