Python

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！

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。

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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]

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！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

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Pythonによるword2vecの利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonによるword2vecの利用方法について、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。 Pythonについてそもそも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。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 Pythonによるword2vecの利用方法について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！ word2vecとは？ word2vecは、自然言語処理の一つで大量のテキストデータを解析し、各単語の意味をベクトル表現をする手法です。単語をベクトル化することで、次のようなことができます。単語の意味の近さを計算単語同士の意味を足したり引いて結果の単語を出力する例えば次の表の通り単語の類似度を定義するものとします。プログラム日本ご飯 Python 0.91 0.12 0.05 東京 0.02 0.92 0.20 ラーメン 0.11 0.30 0.95 このように定義することで、文章中でこれらのキーワードが来たときにコンピュータが関連する単語がないかを調べたり学習させることができるようになります。そして先程述べた単語同士の計算が次のように可能になります。「プログラム」 +「人工知能」=「機械学習」「日本」-「東京」+「西」=「大阪」わかりやすくするために上記の表を定義しましたが、実際は大量の文章データからword2vecによってモデルを作成します。それでは、実際にword2vecを触ってみましょう。 word2vecのインストール word2vecの動作環境をPythonにインストールしていきます。今回はgensimという自然言語処理のライブラリを使用してword2vecを使っていきます。以下の1行でインストールができます。 pip install gensim [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはword2vecの使い方 word2vecを使ってモデルを学習させるには以下の1行でできます。 model = word2vec.Word2Vec(laernData, size=100, min_count=5, window=5, iter=3) ここで、各オプションについて説明します。 learnDataには、学習させたいテキストデータを単語で区切ったリストを渡します sizeは特徴量の数を指定します min_countで指定した回数以下の単語は学習モデルから破棄させます windowには文脈の最大単語数を指定します iterにはトレーニングの反復回数を指定しますこの他にも数多くのオプションがありますので、下記リンクの一覧をご覧ください。 word2vecのオプション一覧 – Qiita word2vecでのモデル作成ここでword2vecのモデルを作成する方法を紹介します。日本語の場合はそのままだとモデル作成をさせることが難しいので、形態素解析を使って分かち書きをする必要があります。分かち書きについては、こちらの記事で紹介しています。 PythonのMeCabで分かち書きする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】分かち書きを行ったあとにデータをword2vecに学習させるためのデータに整形して上記で紹介した方法でモデルを作成していきます。最後に以下の1行でモデルを保存させます。 model.save("word2vec.gensim.model") word2vecでモデル作成してみようそれでは実際にword2vecでモデルを作成していきましょう。今回は夏目漱石の「こころ」を使用してモデルを作成していきます。モデルを作成するためにテキストファイルを以下のリンクからダウンロードします。図書カード：こころダウンロードするファイルは、テキストファイル（ルビあり）を選択します。解凍したら、任意のフォルダーにテキストファイルを保存します。 MeCabのインストールテキストを分かち書きするためにMeCabを使用します。MeCabのインストール方法は以下の記事を参考にインストールします。 PythonのMeCabで分かち書きする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】テキストを分かち書き実際に分かち書きをしてみます。先程ダウンロードしたテキストファイルと同じディレクトリに以下のコードを保存し実行します。1行ずつ読み込み文章ではない箇所はこの時点で学習対象から外します。 import MeCab tagger = MeCab.Tagger('-Fs%f[6] -Us%m -E\n') with open("kokoro.txt", "r", encoding="shift-jis") as f: text = f.readlines() for line in text: if "。" in line:

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Python MIPについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

目次

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