最適化

問題の範囲

それでは、上記の条件下で適切な製品ユニットを製造することにより、製品の売上を最大化するための最適なソリューションを見つけてみましょう。

まず、「月光」をインポートします。インストールしていない場合— -pip以下に示すように、ターミナルからgekkoをインストールします。

次に、パッケージをノートブックにインポートし、モデルインスタンスを呼び出します。

from gekko import gekko
#Create model instance
m = gekko()

• Tablet_units：いいえ。製造された錠剤の
• smartph_units：いいえ。製造されたスマートフォンの。

• prod_constr：これは各製品の（#units *それらを生成するのにかかる時間）を指定します
• total_sales：会社が最大額として取得する最終的な売上額

#Initiate variables
tablet_units = m.Var(value=1)
smartph_units = m.Var(value=1)
prod_constr = m.Var()
total_sales = m.Var()
#Production time to create each product type
tablet_time = 1.5
smartph_time = 2
#Sale price of each product stored as a constant value
tablet_price = 900
smartph_price = 1100

#Minimum units the stores need for each product
m.Equation(tablet_units>=500)
m.Equation(smartph_units>=200)
<gekko.gekko.EquationObj at 0x184f83a4220>

#Production constraint
m.Equation(prod_constr== (tablet_units*tablet_time)+(smartph_units*smartph_time))
m.Equation(prod_constr<=2999.5)
<gekko.gekko.EquationObj at 0x184f83a4730>

#Total sales 
m.Equation(total_sales==(tablet_units*tablet_price)+(smartph_units*smartph_price))
<gekko.gekko.EquationObj at 0x184f83a4e50>

#Setting the objective function
m.Obj(-total_sales)
m.options.SOLVER = 1

m.options.SOLVER：ソルバーをAPOPTに設定して、整数の解を取得します。これは、製品単位が整数のみである必要があるためです。

これですべての設定が完了しました。ソリューションと呼びましょう！

m.solve()
apm 45.114.158.17_gk_model0 <br><pre> ----------------------------------------------------------------
 APMonitor, Version 1.0.1
 APMonitor Optimization Suite
 ----------------------------------------------------------------
 
 
 --------- APM Model Size ------------
 Each time step contains
   Objects      :            0
   Constants    :            0
   Variables    :            7
   Intermediates:            0
   Connections  :            0
   Equations    :            6
   Residuals    :            6
 
 Number of state variables:              7
 Number of total equations: -            5
 Number of slack variables: -            3
 ---------------------------------------
 Degrees of freedom       :             -1
 
 * Warning: DOF <= 0
 ----------------------------------------------
 Steady State Optimization with APOPT Solver
 ----------------------------------------------
 
 Iter    Objective  Convergence
    0 -6.70000E+05  2.99950E+03
    1 -1.72412E+06  0.00000E+00
    2 -1.77970E+06  2.22045E-16
    3 -1.77970E+06  2.22045E-16
    4 -1.77970E+06  2.22045E-16
 Successful solution
 
 ---------------------------------------------------
 Solver         :  APOPT (v1.0)
 Solution time  :   1.290000000153668E-002 sec
 Objective      :   -1779700.00000000     
 Successful solution
 ---------------------------------------------------

print('Total Tablet Units :' + str(tablet_units.value))
print('Total Smartphone Units:' +str(smartph_units.value))
print('Maximized total sales:' + str(total_sales.value))
Total Tablet Units :[1733.0]
Total Smartphone Units:[200.0]
Maximized total sales:[1779700.0]