数理計画（python①）

pythonで”EXCEL①”で記載したモデルで求解してみる。

【問題：条件】
　　一週間の製造計画について考えます。（土曜日から金曜日）
　　出荷は翌日朝から実施するため、前日に必要量を製造する。
　　翌週のために金曜日の貯蔵量を守る。

　　目的：製造量を最小化
　　説明変数：製造量
　　制約条件：
　　　・製造量　≦　一日の最大製造量
　　　・製造量　≧　一日の最小製造量
　　　・貯蔵量　≦　貯蔵できる最大量
　　　・貯蔵量　≧　翌日の出荷量
　　　・最終貯蔵量　≧　翌週のための貯蔵量

　　貯蔵量　＝　前日の貯蓄量＋製造量-出荷量

sample.py

# coding: UTF-8
import sys

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

        import pandas as pd

        index = [i for i in range(1,8,1)]

        #　最適計算
        import pulp

        problem = pulp.LpProblem('make_plan', pulp.LpMinimize) # 最小化

        # 変数
        X = pd.DataFrame(index=index)

        #製造量
        X['make'] = [pulp.LpVariable('make%d'%i, lowBound = MinGen, upBound = MaxGen,  cat="Integer")  for i in range(1,8,1)]
        X['hold'] = [pulp.LpVariable('hold%d'%i, lowBound = 0, upBound = MAXHld,  cat="Integer")  for i in range(1,8,1)]


        #目的関数
        problem +=  pulp.lpSum([X.loc[i,'make'] for i in range(1,8,1)])

        #等式制約
        problem += Before + X.loc[1,'make'] - Output[1] - X.loc[1,'hold'] == 0
        for i in range(2,8,1):
            problem += X.loc[i-1,'hold'] + X.loc[i,'make'] - Output[i] - X.loc[i,'hold'] == 0

        #不等式制約
        for i in range(1,7,1):
            problem += X.loc[i,'hold'] >= Output[i+1]
        problem += X.loc[7,'hold'] >= After


        status = problem.solve(pulp.PULP_CBC_CMD(msg = False))
        for i in range(1,7,1):
            print(int(X.loc[i,'hold'].value())  ,end=",")
        print(int(X.loc[7,'hold'].value()))
        for i in range(1,7,1):
            print(int(X.loc[i,'make'].value())  ,end=",")
        print(int(X.loc[7,'make'].value()))

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

上側が貯蔵量、下側が製造量

EXCEL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。