数理計画（python②）

いろいろ見てると、python-lulp ではなく　python-MIP　の方が良いとの記述を見かけたので調べてみた。

python3.8(32) では使用できないようなので思い切って、python3.8(64)に入れ替えてました。ついでに、VSCに変更しました。

sample.py

# coding: UTF-8
import sys

def GenPlan():
    try:
        Output = [100, 150, 0, 300, 0, 400, 200]
        Before = 200
        After = 100
        MaxGen = 300
        MinGen = 0
        MAXHld = 500

        #　最適計算
        from mip import Model, minimize, xsum, INTEGER, OptimizationStatus

        problem = Model()

        #製造量
        make = [problem.add_var('make%d'%i, lb = MinGen, ub = MaxGen,  var_type=INTEGER)  for i in range(0,7,1)]
        hold = [problem.add_var('hold%d'%i, lb = 0, ub = MAXHld,  var_type=INTEGER)  for i in range(0,7,1)]

        #目的関数
        problem.objective = minimize(xsum(make))

        #等式制約
        problem += Before + make[0] - Output[0] - hold[0] == 0
        for i in range(1,7,1):
            problem += hold[i-1] + make[i] - Output[i] - hold[i] == 0

        #不等式制約
        for i in range(0,6,1):
            problem += hold[i] >= Output[i+1]
        problem += hold[6] >= After

        problem.optimize()
        print(problem.status == OptimizationStatus.OPTIMAL)
        print(problem.objective_value)
        print([int(problem.vars['hold%d'%i].x)  for i in range(0,7,1)])
        print([int(problem.vars['make%d'%i].x)  for i in range(0,7,1)])

    except:
        print(__name__)
# main
if __name__ == "__main__":
    GenPlan()

上側が貯蔵量、下側が製造量

Lulpの場合と最小値は同じですが、説明変数の値が異なることが分かります。