[PYTHON] Combinaison de problèmes typiques d'optimisation et comment le faire

Problèmes typiques d'optimisation de combinaison et comment exécuter

Répertoriez les problèmes typiques dans Optimisation de combinaison et comment s'exécuter avec Python. ([Courons](# Courons)) Pour une explication plus détaillée, reportez-vous au livre "Combination Optimization".

• Les nœuds non sélectionnés dans la solution du problème d'ensemble stable maximal seront la solution du problème de couverture minimale des sommets. ―― L'optimisation de la livraison est souvent appelée plan XX comme plan de livraison, mais le plan XX est l'ancien nom.

Courons

Au démarrage de Docker

Installez Docker Toolbox et à partir de Kitematic, image Docker tsutomu7 / typique_optimization Veuillez exécuter le. Après l'exécution, ouvrez http: // localhost: 8888. Le mot de passe du Jupyter Notebook est jupyter. Pour l'installation de Docker, veuillez également vous reporter à Jusqu'à ce que vous démarriez Jupyter avec Docker.

Lors de l'installation et de l'exécution localement

Veuillez installer le logiciel suivant. Après l'installation, vous pouvez exécuter le code lié à chacun des problèmes ci-dessus.

--Installation de Python et pip: Sélectionnez le système d'exploitation cible dans le Guide de construction de l'environnement et installez-le.

• Nous recommandons la dernière version de la série 3. Cependant, certaines bibliothèques peuvent ne pas fonctionner avec la dernière version, auquel cas l'ancienne version sera plus stable.
• Installation de la bibliothèque: pip install pandas matplotlib jupyter more-itertools scipy networkx ortoolpy

--ortoolpy: pour les problèmes typiques. Certains ont une fonctionnalité minimale et certains sont inefficaces. PuLP (modeleur et solveur pour l'optimisation mathématique) est également installé.

--Référence: Il existe également une méthode utilisant Anaconda, mais la gestion de la bibliothèque est différente de la méthode ci-dessus (Anaconda intègre Python et divers packages pour la science et la technologie). C'est une distribution qui a été faite).

référence

• Fiche technique PuLP du modélisateur d'optimisation mathématique