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2021/12/18 05:58

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@@ -30,6 +30,10 @@
 明らかに、余分に時間のかかる道を通っている。
+⇒待ち時間は固定されている（時間帯による混雑具合の変化を考慮していない）
+にも関わらず、道が交差している。
 ```
 ![イメージ説明](31de9e12cf3e0d3a4796885a98898f62.jpeg)
@@ -426,6 +430,102 @@
+```python
+#data1.csv
+x,y,atraction,u,wait,ride
+0,0,0,0,0,0
+178.744977,-411.6189186,1,100,12.5,11
+405.4401112,-312.2808575,2,95,60.7,4
+-22.70930008,-564.4792691,3,90,69.9,10
+357.8210161,-525.665818,4,85,75.9,10
+273.1456584,-463.0388498,5,80,31.4,15
+172.4910395,-508.2196069,6,75,18.4,10
+97.21253517,-524.7490879,7,70,56.7,5
+348.8892339,-403.770249,8,65,11.5,12
+41.15260526,-502.6122195,9,60,30,10
+2.332562611,-276.7307541,10,55,50.6,4
+176.8174996,-365.3482959,11,50,20,10
+297.2690795,-174.6022427,12,45,15.9,15
+501.2385967,-343.8873111,13,40,36.6,10
+286.4826814,-163.0686191,14,35,17.2,10
+-1.89344419,-578.5751364,15,30,9.3,10
+187.3186156,-455.4562819,16,25,9.7,2
+444.250322,-472.5915338,17,20,15.8,10
+-20.76762671,-420.1353009,18,15,30,2
+0,0,19,0,0,0
+-88.01231104,-295.1343085,19,10,54,3
+-77.66354913,-207.5716535,20,5,23.3,5
+384.2804108,-295.1652853,21,100,7.6,10
+51.72024722,-142.7772925,22,95,0,10
+88.4746779,-611.9902531,23,90,24.7,4
+288.6467783,-327.1411494,24,85,4.9,15
+150.8913633,-115.0186422,25,80,13.3,15
+-39.47286352,-175.8517677,26,75,59.7,4
+-32.6778722,-526.8200045,27,70,14.8,1
+-74.98752337,-454.4261077,28,65,30,8
+280.8704375,-350.3917632,29,60,32.9,3
+191.6029157,-443.0583631,30,55,11.1,2
+-8.011026911,-533.3133665,31,50,20,10
+422.962446,-365.2849465,32,45,4.9,3
+234.2239144,-217.6443543,33,40,5,10
+239.6768402,-424.4387339,34,35,30.5,2
+37.0970462,-526.6317192,35,30,0,10
+291.4600076,-238.6206014,36,25,4.7,9
+-2.391548601,-302.5799912,37,20,14.3,12
+-26.98081197,-544.1594307,38,15,15,10
+60.64059017,-252.8263049,39,10,7.2,6
+136.2315839,-477.4127281,40,5,12.9,2
+```
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2021/12/18 05:58

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@@ -30,402 +30,402 @@
 明らかに、余分に時間のかかる道を通っている。
+```
 ![イメージ説明](31de9e12cf3e0d3a4796885a98898f62.jpeg)
+### 該当のソースコード
+```python
+# ライブラリのロード
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from IPython.display import display
+df = pd.read_csv("C:/Users/data1.csv")
+display(df.head())
+print('size = ', df.values.shape)
+# 対象項目数
+N = 20
+# データを用いて、初期化と散布図表示
+data = df[:N]
+print(data)
+data_np = np.array(data)
+plt.figure(figsize=(6,6))
+plt.scatter(data_np[:,0], data_np[:,1])
+plt.grid()
+plt.show()
+# 距離関数の定義
+def distance(i, j):
+    return np.sqrt(np.sum((data_np[i,0:2] - data_np[j,0:2])** 2))
+# 移動時間の定義
+d = np.zeros((N,N))
+dis = np.zeros((N,N))
+for i in range(N):
+    for j in range(N):
+        dis[i, j] = distance(i, j)
+for i in range(N):
+    for j in range(N):
+        d[i][j] = dis[i][j] / 80.0
+# 満足度の定義
+u = data_np[:,3]
+print(u)
+# 待ち時間の定義
+w = data_np[:,4]
+# 乗車時間の定義
+r = data_np[:,5]
+# 制限時間の定義
+t = 60 * 12
+# CPLEX環境の確認
+from docplex.mp.environment import Environment
+env = Environment()
+# env.print_information()
+# モデルの宣言
+from docplex.mp.model import Model
+mdl = Model(name="TDL")
+# モデルのパラメータ定義
+# スレッド数: 2
+mdl.parameters.threads = 2
+# 最大時間数: 600秒
+mdl.parameters.timelimit = 600
+# 決定変数の宣言
+# x : 移動matrix
+# i番目のノードからj番目のノードに移動する時 x_ij = 1
+# それ以外の場合 x_ij = 0
+x = mdl.integer_var_matrix(N, N)
+# q: 順序変数
+# 0番目のノードの次に移動するノードがiの場合
+# q[i] = 1
+# その次に移動するノードがjの場合
+# q[j] = 2
+# .. のように定義する
+q = mdl.integer_var_list(N)
+# q(順序変数)の制約
+# 最初のノードは0番目 : q[0] = 0
+# それ以外の順序変数は1以上 N-1以下
+mdl.add_constraint(q[0] == 0)
+for i in range(1, N):
+    mdl.add_constraint(q[i] >= 1)
+    mdl.add_constraint(q[i] <= N-1)
+# 自分から自分への移動はないので、x_ii = 0
+# それ以外の場合は x_ij は0か1
+for i in range(N):
+    for j in range(N):
+        if i == j:
+            mdl.add_constraint(x[i, j] == 0)
+        else:
+            mdl.add_constraint(x[i, j] >= 0)
+            mdl.add_constraint(x[i, j] <= 1)
+#スタート地点
+mdl.add_constraint(mdl.sum(x[0, j] for j in range(N-1)) == 1)
+mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, 0] for i in range(N-1)) == 0)
+# x(移動matirx)に関する縦の制約
+for i in range(N):
+    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, j] for j in range(N)) <= 1)
+# x(移動matirx)に関する横の制約
+for j in range(N):
+    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, j] for i in range(N)) <= 1)
+# 制限時間
+mdl.add_constraint(mdl.sum((d[i][j] + w[j] + r[j]) * x[i,j] for j in range(N) for i in range(N)) <= t)
+# in out の本数が同じ
+for s in range(N):
+    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, s] for i in range(N)) - mdl.sum(x[s, j] for j in range(N)) == 0)
+    #mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, s] for i in range(N)) - mdl.sum(x[s, j] for j in range(N)) == 0)
+# 部分路制約
+# ループが全体で1つであるための条件
+# 参考リンク http://satemochi.blog.fc2.com/blog-entry-24.html
+for i in range(1, N):
+    for j in range(1, N):
+        mdl.add_constraint(q[i]-q[j] + N*x[i,j] <= N-1)
+#ゴール地点
+mdl.add_constraint(mdl.sum(x[N-1, j] for j in range(1,N-1)) == 0)
+mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, N-1] for i in range(1,N-1)) == 1)
+# 総合満足度
+total_satisfaction = mdl.sum(u[j] * x[i,j] for i in range(N) for j in range(N))
+mdl.minimize(mdl.sum((d[i][j]+ w[j] + r[j]) * x[i,j] for i in range(N) for j in range(N)))
+# 最適化の定義
+mdl.maximize(total_satisfaction)
+# 制約設定の確認
+mdl.print_information()
+# 問題を解く
+# ログ出力をONにして、詳細情報も表示します
+mdl.solve(log_output = False)
+# mdl.report()
+# 詳細情報の表示
+print(mdl.get_solve_status())
+#結果の取得
+#indexes = [q[i].solution_value for i in range(N)]
+matrix = [[x[i, j].solution_value for j in range(N)] for i in range(N)]
+ar = np.array(matrix)
+print("総満足度：",np.sum(np.dot(u,ar)))
+# 結果の散布図上での表示
+sum = 0
+data_np = np.array(data)
+plt.figure(figsize=(6,6))
+plt.scatter(data_np[:,0], data_np[:,1])
+for i in range(N):
+    for j in range(N):
+        if ar[i, j] == 1:
+            plt.plot(data_np[[i,j],0], data_np[[i,j],1])
+            sum += d[i][j] + w[j] + r[j]
+print("総時間：",sum)
+plt.grid()
+plt.show()
 ```
-### 該当のソースコード
-```python
-# ライブラリのロード
-import numpy as np
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-from IPython.display import display
-df = pd.read_csv("C:/Users/data1.csv")
-display(df.head())
-print('size = ', df.values.shape)
-# 対象項目数
-N = 20
-# データを用いて、初期化と散布図表示
-data = df[:N]
-print(data)
-data_np = np.array(data)
-plt.figure(figsize=(6,6))
-plt.scatter(data_np[:,0], data_np[:,1])
-plt.grid()
-plt.show()
-# 距離関数の定義
-def distance(i, j):
-    return np.sqrt(np.sum((data_np[i,0:2] - data_np[j,0:2])** 2))
-# 移動時間の定義
-d = np.zeros((N,N))
-dis = np.zeros((N,N))
-for i in range(N):
-    for j in range(N):
-        dis[i, j] = distance(i, j)
-for i in range(N):
-    for j in range(N):
-        d[i][j] = dis[i][j] / 80.0
-# 満足度の定義
-u = data_np[:,3]
-print(u)
-# 待ち時間の定義
-w = data_np[:,4]
-# 乗車時間の定義
-r = data_np[:,5]
-# 制限時間の定義
-t = 60 * 12
-# CPLEX環境の確認
-from docplex.mp.environment import Environment
-env = Environment()
-# env.print_information()
-# モデルの宣言
-from docplex.mp.model import Model
-mdl = Model(name="TDL")
-# モデルのパラメータ定義
-# スレッド数: 2
-mdl.parameters.threads = 2
-# 最大時間数: 600秒
-mdl.parameters.timelimit = 600
-# 決定変数の宣言
-# x : 移動matrix
-# i番目のノードからj番目のノードに移動する時 x_ij = 1
-# それ以外の場合 x_ij = 0
-x = mdl.integer_var_matrix(N, N)
-# q: 順序変数
-# 0番目のノードの次に移動するノードがiの場合
-# q[i] = 1
-# その次に移動するノードがjの場合
-# q[j] = 2
-# .. のように定義する
-q = mdl.integer_var_list(N)
-# q(順序変数)の制約
-# 最初のノードは0番目 : q[0] = 0
-# それ以外の順序変数は1以上 N-1以下
-mdl.add_constraint(q[0] == 0)
-for i in range(1, N):
-    mdl.add_constraint(q[i] >= 1)
-    mdl.add_constraint(q[i] <= N-1)
-# 自分から自分への移動はないので、x_ii = 0
-# それ以外の場合は x_ij は0か1
-for i in range(N):
-    for j in range(N):
-        if i == j:
-            mdl.add_constraint(x[i, j] == 0)
-        else:
-            mdl.add_constraint(x[i, j] >= 0)
-            mdl.add_constraint(x[i, j] <= 1)
-#スタート地点
-mdl.add_constraint(mdl.sum(x[0, j] for j in range(N-1)) == 1)
-mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, 0] for i in range(N-1)) == 0)
-# x(移動matirx)に関する縦の制約
-for i in range(N):
-    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, j] for j in range(N)) <= 1)
-# x(移動matirx)に関する横の制約
-for j in range(N):
-    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, j] for i in range(N)) <= 1)
-# 制限時間
-mdl.add_constraint(mdl.sum((d[i][j] + w[j] + r[j]) * x[i,j] for j in range(N) for i in range(N)) <= t)
-# in out の本数が同じ
-for s in range(N):
-    mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, s] for i in range(N)) - mdl.sum(x[s, j] for j in range(N)) == 0)
-    #mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, s] for i in range(N)) - mdl.sum(x[s, j] for j in range(N)) == 0)
-# 部分路制約
-# ループが全体で1つであるための条件
-# 参考リンク http://satemochi.blog.fc2.com/blog-entry-24.html
-for i in range(1, N):
-    for j in range(1, N):
-        mdl.add_constraint(q[i]-q[j] + N*x[i,j] <= N-1)
-#ゴール地点
-mdl.add_constraint(mdl.sum(x[N-1, j] for j in range(1,N-1)) == 0)
-mdl.add_constraint(mdl.sum(x[i, N-1] for i in range(1,N-1)) == 1)
-# 総合満足度
-total_satisfaction = mdl.sum(u[j] * x[i,j] for i in range(N) for j in range(N))
-mdl.minimize(mdl.sum((d[i][j]+ w[j] + r[j]) * x[i,j] for i in range(N) for j in range(N)))
-# 最適化の定義
-mdl.maximize(total_satisfaction)
-# 制約設定の確認
-mdl.print_information()
-# 問題を解く
-# ログ出力をONにして、詳細情報も表示します
-mdl.solve(log_output = False)
-# mdl.report()
-# 詳細情報の表示
-print(mdl.get_solve_status())
-#結果の取得
-#indexes = [q[i].solution_value for i in range(N)]
-matrix = [[x[i, j].solution_value for j in range(N)] for i in range(N)]
-ar = np.array(matrix)
-print("総満足度：",np.sum(np.dot(u,ar)))
-# 結果の散布図上での表示
-sum = 0
-data_np = np.array(data)
-plt.figure(figsize=(6,6))
-plt.scatter(data_np[:,0], data_np[:,1])
-for i in range(N):
-    for j in range(N):
-        if ar[i, j] == 1:
-            plt.plot(data_np[[i,j],0], data_np[[i,j],1])
-            sum += d[i][j] + w[j] + r[j]
-print("総時間：",sum)
-plt.grid()
-plt.show()
-```
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 明らかに、余分に時間のかかる道を通っている。
-![イメージ説明](99c677943c1bed75c36e79b96d169819.png)
+![イメージ説明](31de9e12cf3e0d3a4796885a98898f62.jpeg)
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2021/12/17 04:56

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 明らかに、余分に時間のかかる道を通っている。
-![イメージ説明](b299ed2f68301503763ee58529ade1b9.png)
+![イメージ説明](99c677943c1bed75c36e79b96d169819.png)
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