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SciPyで線形計画問題を解く

Pythonの数値計算ライブラリ SciPy には線形計画問題を解くための scipy.optimize.linprog という関数が存在します。 この関数を使って、線形計画問題を実際にといてみます。 例として次のような線形計画問題を考えましょう maximize subject to 目的関数の右辺に -1 をかけて、目的関数の最大化を目的関数の最小化に変えます。 minimize これを行列で表します。 あとは、行列をリストで表現し、SciPyプログラム(linear-prog.py)に落とします。 実行します。 linprog関数の引数で {“disp”: True} にしていると のブロックのメッセージが表示されます。 “Optimization terminated successfully.” というメッセージからわかるように、問題は無事とけました。 出力結果をもう少し詳しく見てみましょう。 status: 0 最適化の終了ステータスです。 最適解を見つけられると 0 になります。 指定されたイテレーション内にとけないなど、とけなかった時は1以上の値になります。 slack: array([ 0., 0., 4.]) 制約の不等式を等式標準形に直します。

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