質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
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。

Q&A

解決済

1回答

1733閲覧

pythonの輸送問題でエラーが出てしまいます。

ym1111

総合スコア16

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。

0グッド

0クリップ

投稿2021/05/27 11:18

編集2021/05/27 11:44

#1.実現したいこと
実現したいことは、最適化でよく登場する、いわゆる輸送問題をpythonで解けるようにしたいです。
具体的な問題は、以下の通りです。

「工場i(i=1,2,3)から都市j(j=1,2,3,4)へ輸送するときの費用をc_{ij}とし、工場iの供給の上限がa_i(i=1,2,3)、都市jの需要の下限がb_j(j=1,2,3,4)とします。
この時、工場iから都市jへの最適な輸送量x_ijを求めなさい。」

簡単に説明すると、以下の写真の通りにプログラムを実装したいということです。
最小化と書いてあるところが目的関数で、制約条件がその下に書いてある通りです。

イメージ説明説明](16ed3ff4000b45da37a64d14f143923f.jpeg)

a_i,b_jやc_{ij}などはexcelファイルとして格納しており、このファイルのデータを用いて、x_ijの最適化をします。
以下のような、プログラムを組んだのですが、なぜかエラーが続いてしまい、全く前に進みません。

Python

1from pulp import * 2from openpyxl import * 3 4#Excelファイル・シートを開く 5book = load_workbook('k.xlsx') 6sheet = book['輸送'] 7 8#定数用データの作成 9I = [i+1 for i in range(3)] 10J = [i+1 for i in range(4)] 11a = {} 12b = {} 13c = {} 14for i in I: 15 a[i] = sheet.cell(row=11+i, column=8).value 16 for j in J: 17 c[i, j] = sheet.cell(row=3+i, column=2+j).value 18for j in J: 19 b[j] = sheet.cell(row=16, column=2+j).value 20 21 22#問題の作成 23model = LpProblem('Transport') 24 25#決定変数の作成 26x = {} 27for i in I: 28 for j in J: 29 x[i,j] = LpVariable('x{},{}'.format(i,j),lowBound=0) 30 31#制約条件の追加 32for i in I: 33 model += lpSum(x[i][j] for j in J) <= a[i] 34 35for j in J: 36 model += lpSum(x[i][j] for i in I) >= b[j] 37 38model += lpSum(c[i][j]*x[i][j] for i in I for j in J) 39 40#最適化の実行(その1) 41model.solve() 42 43#最適化の結果出力 44if LpStatus[model.status] == 'Optimal': 45 print('最適解が求まりました。') 46 print('最適値 =', value(model.objective)) 47 for i in I: 48 for j in J: 49 sheet.cell(row=11+i, column=2+j).value = value(x[i,j]) 50 book.save('k9.xlsx') 51else: 52 print('最適解が求まりませんでした。')

#エラーメッセージ

KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-a05dc75399fa> in <module> 35 #制約条件の追加 36 for i in I: ---> 37 model += lpSum(x[i][j] for j in J) <= a[i] 38 print(i) 39 for j in J: ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py in lpSum(vector) 2073 :param vector: A list of linear expressions 2074 """ -> 2075 return LpAffineExpression().addInPlace(vector) 2076 2077 ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pulp/pulp.py in addInPlace(self, other) 763 elif (isinstance(other,list) 764 or isinstance(other, Iterable)): --> 765 for e in other: 766 self.addInPlace(e) 767 else: <ipython-input-13-a05dc75399fa> in <genexpr>(.0) 35 #制約条件の追加 36 for i in I: ---> 37 model += lpSum(x[i][j] for j in J) <= a[i] 38 print(i) 39 for j in J: KeyError: 1

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

taC-h

2021/05/27 11:37

エラーメッセージをコピペしてください
ym1111

2021/05/27 11:44

エラーメッセージを追加しました。
guest

回答1

0

ベストアンサー

表現をx[i][j]x[i,j]のどちらかに合わせる必要があります
x[i] = {}の後にx[i][j] = ...で入れ子にできます

投稿2021/05/27 11:37

編集2021/05/27 11:43
taC-h

総合スコア289

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

ym1111

2021/05/27 12:59

エラーの原因はここではなさそうです
taC-h

2021/05/27 13:02

いえ,KeyErrorだと思いますが
ym1111

2021/05/27 13:25

できました! x[i][j]ではなく、x[i,j]ということだったんですね ありがとうございました。
guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問