pythonでシフト作成システムを作ろうと思っています。その際にエラーがでました。

Question

前提・実現したいこと

“python”でシフト作成システムを作ろうと思っています。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "kari.py", line 36, in <module>
    ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 888, in __eq__
    return LpConstraint(self - other, const.LpConstraintEQ)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 809, in __sub__
    return self.copy().subInPlace(other)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 784, in subInPlace
    self.subInPlace(e)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 784, in subInPlace
    self.subInPlace(e)
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 784, in subInPlace
    self.subInPlace(e)
  [Previous line repeated 985 more times]
  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 782, in subInPlace
    or isinstance(other, Iterable)):
  File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/abc.py", line 139, in __instancecheck__
    return _abc_instancecheck(cls, instance)
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

該当のソースコード

for d in Day:
	n = need[d]

for d in Day:
	for a in Action:
		ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)


ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)
の部分でエラーが吐かれてます

試したこと

もともとは

for d in Day:
	for a in Action:
　　　　　　　　　 n = need[d]
		ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

途中ですがコードを置きます

import numpy as np, pandas as pd
from pulp import *

Member = ["1", "2", "3","4","5","6","7","8","9","10"]
Day = ["11", "12", "13", "14","15","16","17","18","19","20","21","22","23","24","25","26","27","28","29","30","31","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10"]
Action = ["出勤", "休み"]

#問題の宣言
ShiftScheduling = LpProblem("ShiftScheduling", LpMinimize)

#変数宣言
x = {}
for m in Member:
    for d in Day:
        for a in Action:
            x[m, d, a] = LpVariable('x({:},{:},{:})'.format(m,d,a), 0, 1, LpInteger)#バイナリ

days_counter = {}
six_counter = {}
for m in Member:
	days_counter[m] = LpVariable('days_counter({:})'.format(m), 0, 7, LpInteger)#連続出勤回数
	six_counter[m] = LpVariable('six_counter({:})'.format(m), 0, 6, LpInteger)#6連勤の回数

need = {}
for d in Day:
	need[d] = input(d+"日に必要な人数を入力してください。")

#目的関数：全体の６連勤の数を減らす
ShiftScheduling += lpSum(six_counter[m] for m in Member), "Target"

# それぞれの日の朝やお迎えに必ず誰か1人が割り当てられる
for d in Day:
	n = need[d]

for d in Day:
	for a in Action:
		ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)

results = ShiftScheduling.solve()
print("optimality = {:}, target value = {:}".format(LpStatus[results], value(ShiftScheduling.objective)))


for m in Member:
    for d in Day:
        for a in Action:
        	if value(x[m,d,a]) == 1:
        		print(value(x[m,d,a]))
        		print(x[m,d,a])

o ={}
for d in Day:
	for a in Action:
		for m in Member:
			if value(x[m,d,a]) == 1:
				o.setdefault(d,[]).append(m)

print(o)

print(pd.DataFrame(n,index = ['出勤','休み']))

Comments

[Daregada]

Pythonのソースを```Pythonと```で囲むように、質問文を修正してください。

[meg_]

・コードは「コードの挿入」で記入してください。
・エラー発生箇所はどこですか？

[meg_]

質問のタグに「文字コード」とありますが質問に何か関係ありますか？　適切なタグを付けられた方が有識者から回答が付きやすくなるでしょう。

Answer 1

File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py", line 784, in subInPlace

self.subInPlace(e)

[Previous line repeated 985 more times]

前の行「subInPlaceの中の "self.subInPlace(e) 」は、９８５回繰り返されています
という事なので、再帰実行回数の上限に達した原因は　subInPlace　という関数にあると思われます。

幸いなことに、問題が起きているファイル（/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py）と、問題が起きているコードの場所(784行目）が判っているので、デバッグ用のprint文を入れるなどすれば原因が判るのではないでしょうか？

Answer 2

計算回数が多すぎるのがエラーの原因かと思い、とりあえず下記のコードを実行したところご質問のエラーは消えました。

for d in Day[0]:
    for a in Action[0]:
        ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)

やはり、lpSumでの計算回数が多すぎるのでしょう。

しかし上記コードでは別のエラーが発生しました。

KeyError: ('1', '1', '出')

上記エラーが出ないように、lpSumでやりたいことをご自身で実装されるのが良いかと思います。
また一度の計算回数が少なるようにする工夫も必要かもしれません。

Answer 3

なかなかソースのMarkdown化をしてくれないので、適当に推測したソースを作り、試してみました。
どう考えても、ループ中で使われているnの値はループ中で取得しないとまずいので、

for d in Day:
    n = need[d]
    for a in Action:
        ShiftScheduling += lpSum(x[m, d, a] for m in Member) == n, "Constraint_{:}_{:}".format(d,a)

として、あとは末尾でデータフレームにする部分を、

print(pd.DataFrame(o))

にすれば、文法的なエラーは出なくなります。
結果はおそらく意図したものになっていないけど。