Python 最適化ライブラリ Pulp

目的

Python実践データ分析１００本ノックを読んで、最適化ライブラリのPulpに興味が湧いたので、備忘録もかねて

#達成したいこと
整数をとる変数を使った最適化の簡単に行いたい
もちろん、For文を使った総当たりなら簡単にかけるし、一つづつパラメータを振りながら探ることもできるが、時間がかかるし、拘束条件の設定が面倒だったりする

#用いるライブラリ Pulpとortoolpy
Anacondaでコンソールから
conda install -c conda-forge pulp
pip install ortoolpy
でインストールできる

#サンプル

sample.py

from pulp import LpVariable,lpSum,value
from ortoolpy import model_max,addvars,addvals

m=model_max()
v1={"x":LpVariable("vx",lowBound=0,cat='Integer'),
 "y":LpVariable("vy",lowBound=0,cat='Integer')}
m+=lpSum(v1["x"]+v1["y"])
m+=lpSum(v1["x"]*2+v1["y"])<=10
m+=lpSum(v1["x"]+v1["y"]*2)<=7
m.solve()

for k,x in v1.items():
    print(k,value(x))
print(value(m.objective))

x 4.0
y 1.0
5.0