Python-Optimierungsbibliothek Pulp

Zweck

Python Practical Data Analysis Nachdem ich 100 Schläge gelesen hatte, interessierte ich mich für Pulp, eine Optimierungsbibliothek, und verwendete sie daher auch als Memorandum.

Was Sie erreichen wollen

Ich möchte die Optimierung einfach mit Variablen durchführen, die Ganzzahlen annehmen Wenn Sie die For-Anweisung für Round-Robin verwenden, können Sie sie natürlich problemlos anwenden oder suchen, während Sie die Parameter einzeln schütteln. Dies ist jedoch zeitaufwändig und das Festlegen von Einschränkungsbedingungen ist mühsam.

Bibliotheken zur Verwendung von Pulp und ortoolpy

Von der Konsole mit Anaconda conda install -c conda-forge pulp pip install ortoolpy Kann mit installiert werden

Stichprobe

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

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