Python MIPについて現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPython MIPについて解説しています。MIPを使うことで最適化問題の答えを導き出すことができます。MIPライブラリのインストール方法とナップザック問題による使用例を見ていきましょう。
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Python MIPについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
MIPについて詳しく説明していくね！
お願いします！
目次
Python MIPとは
Python MIPパッケージはPythonで混合整数計画問題(MIP)をモデル化したツールです。混合整数計画問題とは、整数値を取る変数と実数値を取る変数が混在している整数計画問題のことをいいます。
特徴としては、CFFIを使ってソルバーのライブラリを直接呼び出しているため速度が早いことです。Pythonで最適化問題を解くときに使われるライブラリの一つです。
Python MIPの使い方
PythonのMIPライブラリは以下のpipコマンドでインストールできます。
pip install mip
モデルの作成は以下の1行で行います。
model = mip.Model()
add_ver()メソッドを使えば決定変数がモデルに追加されるようになります。
x = model.add_var()
また、以下の書き方で目的変数のベクトルを簡単に作成することができます。
y = [model.add_var(var_type=mip.BINARY) for i in range(10)]
さらに目的関数を設定するには、model.objectiveで設定できます。
model.objective = mip.xsum(c[i]*x[i] for i in range(n))
最後に以下の1行で問題の最適化を行います。
model.optimize()
次の項目で実際にサンプルコードを使って最適化問題を解いてみましょう
実際に使ってみよう
それでは、サンプルコードを動かしてみましょう。
今回は最適化問題の定番のナップザック問題を解いてみます。ナップザック問題とは、制限された荷物の重さの中で最大の価値になるような組み合わせを解く問題です。
以下のコードを適当なディレクトリに保存します。
from mip import Model, xsum, maximize, BINARY
# 重さ
w = [2, 1, 3, 2, 1, 4]
# 価値
v = [3, 2, 6, 1, 3, 8]
# 限度：10kg
W = 10
r = range(len(w))
m = Model('knapsack')
x = [m.add_var(var_type=BINARY) for i in r]
m.objective = maximize(xsum(v[i] * x[i] for i in r))
m += xsum(w[i] * x[i] for i in r) <= W m.optimize() selected = [i for i in r if x[i].x >= 0.99]
max_weight = sum([v[i] for i in selected])
max_conbo = [w[i] for i in selected]
print('最大価値:{} / 組み合わせ:{}'.format(max_weight, max_conbo))
このソースコードを実行すると、以下の実行結果が出力されます。最適な組み合わせのリスト番号とその最大価値を出力しています。
最大価値:20.0 / 組み合わせ:[0, 2, 4, 5]
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まとめ
今回はPythonでMIPを使う方法を紹介しました。日本語のドキュメントがあまり多くはありませんが、公式ドキュメントにはサンプルコードにはいくつかサンプルコードが紹介されているので試してみるといいでしょう。
監修してくれたメンター
| メンター 三浦
モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はpython, Node.js |
内容分かりやすくて良かったです！
ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
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