2023-09-23,12-06,2024-02-27,04-04
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- 線形計画法 (linear programming)
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- 変数 X1,X2 （いずれも≧０）が
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| 3X1+5X2≦15 | | (1) |
| 2X1+X2≧4 | |
| X1-X2＝1 | |
- のようないくつかの１次不等式や１次方程式の条件を満たすとき、たとえば
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- のような１次式（目的関数）の最小値（または最大値）と、そのときの解を求めるのが線形計画(LP)の問題である。
- 理論的な学習はしていなくとも、また単体法についての知識はなくとも、
- この問題の入門的な理解のためには、多くの実例に当たることがよいのではないかと思料致します。
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- そこで多くの問題を収集いたしましたが、以下の書籍から問題を参照しました。
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書籍名 | 著者 | 出版社 | 出版日 | ISBN |
| 1 |
文科系の線形計画法入門 | 平本巌・栗原和夫 | 牧野書店 |
2000年03月30日 | 4-7952-0131-5 |
| 2 |
線形計画法入門 | 森口繁一 | 日科技連 |
2001年02月16日 | 4-8171-5304-0 |
| 3 |
線形計画法 | 並木誠 | 朝倉書店 |
2008年06月25日 | 978-4-254-11786-8 |
| 4 |
実践数理計画法
-LINDOを用いて- | 新村秀一・高森寛 | 朝倉書店 |
1992年09月20日 | 4-254-12084-2 |
- 以下のパソコン環境を想定しています。
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- Windows 10,11
- Google Chrome
- 問題を解決するためには、Python 簡易言語を・開発環境には anaconda および最適化問題のソルバーとして GUROBI 類似の mypulp ライブラリを使用します。
- anaconda のインストールについては、
- https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html
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- を参照ください。
- anaconda3 を使用します。
- mypulp については別途 pip でインストールする必要があります。
- (pip install mypulp)
- また Python で記述された線形計画問題を実行するためには Jupyter Notebook というアプリケーションを使用します。
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- Jupyter Notebook 使用法
- Jupyter Notebook Markdown 使用法
- タブレット端末の場合
- Google の Colab を利用します。（Android OSを想定しています）
- https://colab.research.google.com
- Google Colab (Colaboratory) ブラウザ上で、Python を記述、実行する。
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- 以上については、
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- Ｐｙｔｈｏｎ言語によるビジネスアナリティクス―実務家のための最適化・統計解析・機械学習
- 久保 幹雄/小林 和博/斉藤 努/並木 誠/橋本 英樹【著】
- 近代科学社（2016/08発売）
- が参考になります。
- Python の簡単な説目は、以下になります。
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Python 簡易文法
- 具体的な問題参照は次の入り口からです。
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①線形計画法入門（文科系の）
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②線形計画法入門（森口繁一）
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③線形計画法（並木誠）
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④実践数理計画法 -LINDOを用いて-
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