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运筹优化1:枚举-排列组合(python之itertools库)

off999 2024-09-18 22:40 22 浏览 0 评论

这货很强大, 必须掌握。

在工业场景中的很多优化问题,其最优解可认为是多种排列组合的一种,今天在做aps项目时,考虑小规模优化问题时,枚举法时最直接、最干脆的手段,今天分享一下python环境的一个排列组合求解包itertools。

例:假设有四个数字要进行排列组合,0,1,2,3,去获得可能的排列组合形式(不重复)。

定义数字集合:[0, 1, 2, 3]

废话少说,直接上代码:

from itertools import permutations

items = [0, 1, 2, 3]

for i in permutations(items):

print(i)

输出:

(0, 1, 2, 3)

(0, 1, 3, 2)

(0, 2, 1, 3)

...

(3, 2, 1, 0)

例:假设有四个装配订单[0,1,2,3]需要在一台装配机完成,它们作业时间分别为[6,5,4,8],两两订单之间的换型切换时间,见下表:

目标:装配机完成四个订单的时间最短

本例中,订单比较少,可以采用枚举法列举可能的生产顺序,然后计算累积时间。

上代码:

from itertools import permutations

def useTime(p,dataChangeTime,itemsTime):#每种装配顺序所用累积时间

totalSum = 0

for i in range(len(p)):

totalSum = totalSum + itemsTime[p[i]]

if i > 0:

totalSum = totalSum + dataChangeTime[(p[i-1],p[i])]

return totalSum

def minUseTime(items,dataChangeTime):#生产所有订单的排列组合

totalSum = float('inf')

minLst = []

for i in permutations(items):

Sum = useTime(i,dataChangeTime,itemsTime)

if totalSum > Sum:

totalSum = Sum

minLst = list(i)

return totalSum,minLst

if __name__ == '__main__':

items = [0, 1, 2, 3]

itemsTime = {0:6,1:5,2:4,3:8}

dataChangeTime = {(0,1):4,(0,2):2,(0,3):1,(1,0):3,(1,2):4,(1,3):0,(2,0):0,(2,1):3,(2,3):5, (3,0):6,(3,1):0,(3,2):4}

minSum = minUseTime(items,dataChangeTime)

print(minSum)

输出:(24, [2, 0, 3, 1])


后续将围绕规划算法、启发式算法、强化学习在生产排程、供应链优化以及路径规划等场景中实例应用进行分享,跟大家共同学习。

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