运筹优化1:枚举-排列组合(python之itertools库)
off999 2024-09-18 22:40 30 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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