[PYTHON] Kombinationsoptimierung - typisches Problem bei der Platzierung von Problemeinrichtungen

Typisches Problem und Ausführungsmethode

Problem bei der Platzierung der Einrichtung

Es gibt eine Reihe von Kunden (Nachfragepunkten) $ D $ und eine Reihe von Einrichtungsplatzierungspunkten $ F $, denen jeweils Kapazität zugewiesen wird. Jeder Kunde $ i \ in D $ zieht immer zu einer der Einrichtungen $ i \ in F $. Finden Sie das Ziel des Kunden, um die Kapazität jeder Einrichtung zu erreichen, und minimieren Sie die Summe aus der Kapazität des Kunden und der zurückgelegten Entfernung. Die Einrichtung kann jedoch nur bis zu $ p $ verwendet werden.

Ausführungsmethode

usage

Signature: facility_location(p, point, cand, func=None)
Docstring:
Problem bei der Platzierung der Einrichtung
    P-Medianes Problem: Minimierung der Summe aus Gesamtabstand x Menge
Eingang
    p:Maximale Anzahl von Einrichtungen
    point:Liste der Kundenstandorte und -mengen
    cand:Liste der Standorte und Kapazitäten der in Frage kommenden Einrichtungen
    func:Kundenpositionsindex,Gewichtsfunktion mit Facility Candidate Index als Argument
Ausgabe
Facility-Nummernliste für jeden Kunden

python

from ortoolpy import facility_location
facility_location(2, [(1, 0, 1), (0, 1, 1), (2, 2, 1)], 
                     [(1, 0, 1), (0, 1, 1), (2, 2, 2)])

Ergebnis

[0, 2, 2]

python

# pandas.DataFrame
from ortoolpy.optimization import FacilityLocation
FacilityLocation('data/facility.csv',2)

Daten

• data/facility.csv