pythonの 線形計画モデリングツール pulp についてです。
変数の和を表現するときにsumよりもlpSumを使った方が高速に処理が行われます。
この簡単な最小化問題を例に。aは定数、bは実変数です。
import pulp from random import randint # A new Lp problem prob = pulp.LpProblem('sample', pulp.LpMinimize) n = 10000 a = [randint(0, 100) for i in range(n)] # 定数の定義 b = [pulp.LpVariable(name=f'b{i}', lowBound=0) for i in range(n)] # 変数の定義 # objective obj = sum(a[i]*b[i] for i in range(n)) prob.setObjective(obj) # constraint prob += sum(b[i] for i in range(n)) <= 3 # sum # Solve the problem using the default solver prob.solve()
python標準のsumを使って定数、変数の足し合わせが行えます。
このプログラムの実行時間は僕のpcで1m31.378sでした。
次に、
obj = sum(a[i]*b[i] for i in range(n)) # これを obj = pulp.lpSum(a[i]*b[i] for i in range(n)) # こう prob += sum(b[i] for i in range(n)) <= 3 # これを prob += pulp.lpSum(b[i] for i in range(n)) <= 3 # こう
sumの部分をlpSumに書き換えて実行すると、実行時間は0m0.537sとなりました。
1分以上、実行時間が減りましたね。今までsumを使っていた自分の愚かさに、ガンジーもびっくりすることでしょう。(知らんけど)
