Python+Pulp建模.md

Python+Pulp建模

(一)最佳化流程

(二)問題產生

● 有 x、y、z 三個活動想在同一天舉辦
● 場地總時間只有四個小時可使用
● 活動 z 的價值為活動 x 及 y 的兩倍
● 活動 x 與活動 y 至少要選一個舉辦
● 活動 x 需花費1小時
● 活動 y 需花費2小時
● 活動 z 需花費3小時
● 舉辦哪幾個活動可以使價值最大化?

(三)數學模式

(四)Python+Pulp建模求解

1.建模流程

2.Python+Pulp建模

Import pulp

from pulp import* #導入pulp函式庫

Model

model = pulp.LpProblem("value max", pulp.LpMaximize) # 建立一個新的model，命名為model

Add decision variable

x = pulp.LpVariable('x',lowBound = 0, cat='Binary')  #  pulp.LpVariable()加入變數
y = pulp.LpVariable('y',lowBound = 0, cat='Binary')
z = pulp.LpVariable('z',lowBound = 0, cat='Binary')

Add objective and constraints

# model += 設置目標函數
model += x+y+2*z

# model += 加入限制式
model += x+2*y+3*z <= 4
model += x+y >= 1

Result

model.solve()  # mmodel.solve()求解

# 透過屬性varValue,name顯示決策變數名字及值
for v in model.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)
    
# 透過屬性value(model.objective)顯示最佳解
print('obj=',value(model.objective))

x = 1.0
y = 0.0
z = 1.0
obj= 3.0