Problème de fractionnement typique de la combinaison de problèmes

Problème typique et méthode d'exécution

Définir le problème de division

$ N $ Sous-ensemble de l'ensemble $ M = \ {1, \ dots, m \} $ $ S_j (\ subseteq M), j \ in N = \ {1, \ dots, n \} Supposons qu'un coût de $ c_j $ soit donné à $. Trouvez la division $ X (\ subseteq N) $ de $ M $ qui minimise la somme des coûts. Le fractionnement ne doit pas avoir les mêmes éléments dans le sous-ensemble.

Méthode d'exécution

usage

Signature: set_partition(n, cand)
Docstring:
Définir le problème de division
contribution
    n:Nombre d'éléments
    cand: (poids,Sous-ensemble)Liste des candidats
production
Liste des numéros de la liste des candidats sélectionnés

python

#Données CSV
import pandas as pd
from ortoolpy import set_partition
ss = pd.read_csv('data/subset.csv')
g = ss.groupby('id')
set_partition(len(g), [(r.weight.iloc[0], r.element.tolist()) for _, r in g])

résultat

[2, 3]

python

# pandas.DataFrame
from ortoolpy.optimization import SetPartition
SetPartition('data/subset.csv')

python

#Exemple de données
from ortoolpy import set_partition
set_partition(4, [(1, ('a', 'b')), (1, ('a', 'c')), (1, ('a', 'd')), (3, ('b', 'c'))])

résultat

[2, 3]

Les données

• data/subset.csv