Python小白的数学建模课-06 固定费用问题

Python小白的数学建模课-06 固定费用问题


Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解。

学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式。

『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。



前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例。由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍。

1. 固定费用问题案例解析

1.1 固定费用问题(Fixed cost problem)

固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选择不同生产方式会有不同的固定成本,因此总成本与选择的生产方式有关。

固定费用问题,实际上是互斥的目标函数问题,对于不同的生产方式具有多个互斥的目标函数,但只有一个起作用。固定费用问题不能用一般的线性规划模型求解。

一般地,设有 m 种生产方式可供选择,采用第 j 种方式时的固定成本为 (K_j)、变动成本为 (c_j)、产量为 (x_j),则采用各种生产方式的总成本分别为:

[min;P_j = egin{cases} k_j + c_j x_j,&x_j geq 0\ 0,&x_j = 0, j=1,...m end{cases} ]

该类问题的建模方法,为了构造统一的目标函数,可以引入 m 个 0-1 变量 y_j 表示是否采用第 j 种生产方式:

[y_j = egin{cases} 0,不采用第;j;种生产方式\ 1,采用第;j; 种生产方式 end{cases} ]

于是可以构造新的目标函数和约束条件:

[min;f(x) = sum_{j=1} ^m (k_j y_j + c_j x_j)\ s.t.:;x_j leq y_j M,j=1,...m ]

M 是一个充分大的常数。


欢迎关注 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』,每周更新数模笔记
Python小白的数学建模课-01.新手必读
Python小白的数学建模课-02.数据导入
Python小白的数学建模课-03.线性规划
Python小白的数学建模课-04.整数规划
Python小白的数学建模课-05.0-1规划
Python数模笔记-PuLP库
Python数模笔记-StatsModels统计回归
Python数模笔记-Sklearn
Python数模笔记-NetworkX
Python数模笔记-模拟退火算法


1.2 案例问题描述

例题 1:
某服装厂可以生产 A、B、C 三种服装,生产不同种类服装需要租用不同设备,设备租金、生产成本、销售价格等指标如下表所示。

服装种类 设备租金 材料成本 销售价格 人工工时 设备工时 设备可用工时
单位 (元) (元/件) (元/件) (小时/件) (小时/件) (小时)
A 5000 280 400 5 3 300
B 2000 30 40 1 0.5 300
C 2000 200 300 4 2 300

如果各类服装的市场需求都足够大,服装厂每月可用人工时为 2000h,那么应该如何安排生产计划使利润最大?


1.3 建模过程分析

首先要理解生产某种服装就会发生设备租金,租金只与是否生产该产品有关,而与生产数量无关,这就是固定成本。因此本题属于固定费用问题。

有些同学下意识地认为是从 3 种产品中选择一种,但题目中并没有限定必须或只能生产一种产品,因此决策结果可以是都不生产、选择 1 种或 2 种产品、3 种都生产。

决策结果会是什么都不生产吗?有可能的。

每种产品的利润:(销售价格 - 材料成本)× 生产数量 - 设备租金

本题中如果设备租金很高,决策结果就可能是什么都不做时利润最大,这是利润为 0,至少不亏。

现在可以用固定费用问题的数学模型来描述问题了:

(x_i) 为是否生产第 (i) 种服装,(x_i) 是 0/1变量:

[x_i = egin{cases} 0,不生产第;i;种服装\ 1,生产第;i;种服装,i=1,2,3 end{cases} ]

(y_i) 为生产第 (i) 种服装的数量, (y_i) 是整数类型。说 (y_i) 是实数变量的同学,你经常穿半条裤子吗?

根据条件确定决策变量的取值范围。例如,本例中的产量 (y_i) 显然要大于等于 0。进一步地,题目并没有直接给出 (y_i) 的取值上限,但可以从设备单件工时与设备可用工时的关系推导出取值上限为 [100, 600, 150],也可以从单位人工工时与人工可用工时的关系推导出上限 [400, 2000, 500],最后取较小者为 [100, 600, 150]。

数学模型就可以表达为:

[max; z = 120 y_1 + 10 y_2 + 100 y_3 - 5000 x_1 - 2000 x_2 - 2000 x_3\ s.t.:;egin{cases} 5 y_1 + y_2 + 4 y_3 leq 2000\ 3 y_1 leq 300 x_1\ 0.5 y_2 leq 300 x_2\ 2 y_3 leq 300 x_3 \ 0 leq y_1 leq 100\ 0 leq y_2 leq 600\ 0 leq y_3 leq 150\ end{cases} ]


1.4 PuLP 求解固定费用问题的编程

编程求解建立的数学模型,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果。

模型求解的编程步骤与之前的线性规划、整数规划问题并没有什么区别,这就是 PuLP工具包的优势。

(0)导入 PuLP库函数

    import pulp

(1)定义一个规划问题

    FixedCostP1 = pulp.LpProblem("Fixed_cost_problem", sense=pulp.LpMaximize)  # 定义问题,求最大值

pulp.LpProblem 用来定义问题的构造函数。"FixedCostP1"是用户定义的问题名。
参数 sense 指定问题求目标函数的最小值/最大值 。本例求最大值,选择 “pulp.LpMaximize” 。

(2)定义决策变量

    x1 = pulp.LpVariable("A", cat="Binary")  # 定义 x1,0-1变量,是否生产 A 产品
    x2 = pulp.LpVariable("B", cat="Binary")  # 定义 x2,0-1变量,是否生产 B 产品
    x3 = pulp.LpVariable("C", cat="Binary")  # 定义 x3,0-1变量,是否生产 C 产品
    y1 = pulp.LpVariable("yieldA", lowBound=0, upBound=100, cat="Integer")  # 定义 y1,整型变量
    y2 = pulp.LpVariable("yieldB", lowBound=0, upBound=600, cat="Integer")  # 定义 y2,整型变量
    y3 = pulp.LpVariable("youCans", lowBound=0, upBound=150, cat="Integer")  # 定义 y3,整型变量

pulp.LpVariable 用来定义决策变量的函数。参数 cat 用来设定变量类型," Binary " 表示0/1变量(用于0/1规划问题)," Integer " 表示整数变量。"lowBound"、"upBound" 分别表示变量取值范围的下限和上限。

(3)添加目标函数

    FixedCostP1 += pulp.lpSum(-5000*x1-2000*x2-2000*x3+120*y1+10*y2+100*y3)  # 设置目标函数 f(x)

(4)添加约束条件

    FixedCostP1 += (5*y1 + y2 + 4*y3 <= 2000)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (3*y1 - 300*x1 <= 0)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (0.5*y2 - 300*x2 <= 0)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (2*y3 - 300*x3 <= 0)  # 不等式约束

  添加约束条件使用 "问题名 += 约束条件表达式" 格式。
  约束条件可以是等式约束或不等式约束,不等式约束可以是 小于等于 或 大于等于,分别使用关键字">="、"<="和"=="。

(5)求解

    FixedCostP1.solve()

  solve() 是求解函数,可以对求解器、求解精度进行设置。


1.5 Python 例程:固定费用问题

# mathmodel07_v1.py
# Demo05 of mathematical modeling algorithm
# Solving assignment problem with PuLP.
# Copyright 2021 Youcans, XUPT
# Crated:2021-06-04
# Python小白的数学建模课 @ Youcans

import pulp      # 导入 pulp 库

# 主程序
def main():
    # 固定费用问题(Fixed cost problem)
    print("固定费用问题(Fixed cost problem)")
    # 问题建模:
    """
        决策变量:
            y(i) = 0, 不生产第 i 种产品
            y(i) = 1, 生产第 i 种产品            
            x(i), 生产第 i 种产品的数量, i>=0 整数
            i=1,2,3
        目标函数:
            min profit = 120x1 + 10x2+ 100x3 - 5000y1 - 2000y2 - 2000y3
        约束条件:
            5x1 + x2 + 4x3 <= 2000
            3x1 <= 300y1
            0.5x2 <= 300y2
            2x3 <= 300y3
        变量取值范围:Youcans XUPT
            0<=x1<=100, 0<=x2<=600, 0<=x3<=150, 整数变量
            y1, y2 ,y3 为 0/1 变量 
    """
    # 1. 固定费用问题(Fixed cost problem), 使用 PuLP 工具包求解
    # (1) 建立优化问题 FixedCostP1: 求最大值(LpMaximize)
    FixedCostP1 = pulp.LpProblem("Fixed_cost_problem_1", sense=pulp.LpMaximize)  # 定义问题,求最大值
    # (2) 建立变量
    x1 = pulp.LpVariable("A", cat="Binary")  # 定义 x1,0-1变量,是否生产 A 产品
    x2 = pulp.LpVariable("B", cat="Binary")  # 定义 x2,0-1变量,是否生产 B 产品
    x3 = pulp.LpVariable("C", cat="Binary")  # 定义 x3,0-1变量,是否生产 C 产品
    y1 = pulp.LpVariable("yieldA", lowBound=0, upBound=100, cat="Integer")  # 定义 y1,整型变量
    y2 = pulp.LpVariable("yieldB", lowBound=0, upBound=600, cat="Integer")  # 定义 y2,整型变量
    y3 = pulp.LpVariable("yieldC", lowBound=0, upBound=150, cat="Integer")  # 定义 y3,整型变量
    # (3) 设置目标函数
    FixedCostP1 += pulp.lpSum(-5000*x1-2000*x2-2000*x3+120*y1+10*y2+100*y3)  # 设置目标函数 f(x)
    # (4) 设置约束条件
    FixedCostP1 += (5*y1 + y2 + 4*y3 <= 2000)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (3*y1 - 300*x1 <= 0)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (0.5*y2 - 300*x2 <= 0)  # 不等式约束
    FixedCostP1 += (2*y3 - 300*x3 <= 0)  # 不等式约束
    # (5) 求解 youcans
    FixedCostP1.solve()
    # (6) 打印结果
    print(FixedCostP1.name)
    if pulp.LpStatus[FixedCostP1.status] == "Optimal":  # 获得最优解
        for v in FixedCostP1.variables():  # youcans
            print(v.name, "=", v.varValue)  # 输出每个变量的最优值
        print("Youcans F(x) = ", pulp.value(FixedCostP1.objective))  # 输出最优解的目标函数值
    return

if __name__ == "__main__":  # Copyright 2021 YouCans, XUPT
    main()  # Python小白的数学建模课 @ Youcans

1.6 Python 例程运行结果

Welcome to the CBC MILP Solver 
Version: 2.9.0 
Build Date: Feb 12 2015 

Result - Optimal solution found

Fixed_cost_problem_1
A = 1.0
B = 1.0
C = 1.0
yieldA = 100.0
yieldB = 600.0
yieldC = 150.0
Max F(x) =  24000.0

  从固定费用问题模型的求解结果可知,A、B、C 三种服装都生产,产量分别为 A/100、B/600、C/150 时获得最大利润为:24000。



2. PuLP 求解规划问题的快捷方法

2.1 PuLP 求解固定费用问题的编程

通过从线性规划、整数规划、0-1规划到上例中的混合0-1规划问题,我们已经充分体会到 PuLP 使用相同的步骤和参数处理不同问题所带来的便利。

但是,如果问题非常复杂,例如变量数量很多,约束条件复杂,逐个定义变量、逐项编写目标函数与约束条件的表达式,不仅显得重复冗长,不方便修改对变量和参数的定义,而且在输入过程中容易发生错误。因此,我们希望用字典、列表、循环等快捷方法来进行变量定义、目标函数和约束条件设置。

PuLP 提供了快捷建模的编程方案,下面我们仍以上节中的固定费用问题为例进行介绍。本例中的问题、条件和参数都与上节完全相同,以便读者进行对照比较快捷方法的具体内容。

(0)导入 PuLP 库函数

    import pulp

(1)定义一个规划问题

    FixedCostP2 = pulp.LpProblem("Fixed_cost_problem", sense=pulp.LpMaximize)  # 定义问题,求最大值

(2)定义决策变量

    types = ["A", "B", "C"]  # 定义产品种类
    status = pulp.LpVariable.dicts("生产决策", types, cat="Binary")  # 定义 0/1 变量,是否生产该产品
    yields = pulp.LpVariable.dicts("生产数量", types, lowBound=0, upBound=600, cat="Integer")  # 定义整型变量

本例中的快捷方法使用列表 types 定义 0/1 变量 status 和 整型变量 yields,不论产品的品种有多少,都只有以上几句,从而使程序大为简化。

(3)添加目标函数

    fixedCost = {"A":5000, "B":2000, "C":2000}  # 各产品的 固定费用
    unitProfit = {"A":120, "B":10, "C":100}  # 各产品的 单位利润
    FixedCostP2 += pulp.lpSum([(yields[i]*unitProfit[i]- status[i]*fixedCost[i]) for i in types])

虽然看起来本例中定义目标函数的程序语句较长,但由于使用字典定义参数、使用 for 循环定义目标函数,因此程序更加清晰、简明、便于修改参数、不容易输入错误。

(4)添加约束条件

    humanHours = {"A":5, "B":1, "C":4}  # 各产品的 单位人工工时
    machineHours = {"A":3.0, "B":0.5, "C":2.0}  # 各产品的 单位设备工时
    maxHours = {"A":300, "B":300, "C":300}  # 各产品的 最大设备工时
    FixedCostP2 += pulp.lpSum([humanHours[i] * yields[i] for i in types]) <= 2000  # 不等式约束
    for i in types:
        FixedCostP2 += (yields[i]*machineHours[i] - status[i]*maxHours[i] <= 0)  # 不等式约束

快捷方法对于约束条件的定义与对目标函数的定义相似,使用字典定义参数,使用循环定义约束条件,使程序简单、结构清楚。

注意本例使用了两种不同的循环表达方式:语句内使用 for 循环遍历列表实现所有变量的线性组合,标准的 for 循环结构实现多组具有相似结构的约束条件。读者可以对照数学模型及上例的例程,理解这两种定义约束条件的快捷方法。

(5)求解和结果的输出

    # (5) 求解
    FixedCostP2.solve()
    # (6) 打印结果
    print(FixedCostP2.name)
    temple = "品种 %(type)s 的决策是:%(status)s,生产数量为:%(yields)d"
    if pulp.LpStatus[FixedCostP2.status] == "Optimal":  # 获得最优解
        for i in types:
            output = {"type": i,
                      "status": "同意" if status[i].varValue else "否决",
                      "yields": yields[i].varValue}
            print(temple % output) # youcans@qq.com
        print("最大利润 = ", pulp.value(FixedCostP2.objective))  # 输出最优解的目标函数值

由于快捷方法使用列表或字典定义变量,对求解的优化结果也便于实现结构化的输出。


2.2 Python 例程:PuLP 快捷方法

# mathmodel07_v1.py
# Demo05 of mathematical modeling algorithm
# Solving assignment problem with PuLP.
# Copyright 2021 Youcans, XUPT
# Crated:2021-06-04
# Python小白的数学建模课 @ Youcans

import pulp      # 导入 pulp 库


# 主程序
def main():
    # 2. 问题同上,PuLP 快捷方法示例
    # (1) 建立优化问题 FixedCostP2: 求最大值(LpMaximize)
    FixedCostP2 = pulp.LpProblem("Fixed_cost_problem_2", sense=pulp.LpMaximize)  # 定义问题,求最大值
    # (2) 建立变量
    types = ["A", "B", "C"]  # 定义产品种类
    status = pulp.LpVariable.dicts("生产决策", types, cat="Binary")  # 定义 0/1 变量,是否生产该产品
    yields = pulp.LpVariable.dicts("生产数量", types, lowBound=0, upBound=600, cat="Integer")  # 定义整型变量
    # (3) 设置目标函数
    fixedCost = {"A":5000, "B":2000, "C":2000}  # 各产品的 固定费用
    unitProfit = {"A":120, "B":10, "C":100}  # 各产品的 单位利润
    FixedCostP2 += pulp.lpSum([(yields[i]*unitProfit[i]- status[i]*fixedCost[i]) for i in types])
    # (4) 设置约束条件
    humanHours = {"A":5, "B":1, "C":4}  # 各产品的 单位人工工时
    machineHours = {"A":3.0, "B":0.5, "C":2.0}  # 各产品的 单位设备工时
    maxHours = {"A":300, "B":300, "C":300}  # 各产品的 最大设备工时
    FixedCostP2 += pulp.lpSum([humanHours[i] * yields[i] for i in types]) <= 2000  # 不等式约束
    for i in types:
        FixedCostP2 += (yields[i]*machineHours[i] - status[i]*maxHours[i] <= 0)  # 不等式约束
    # (5) 求解 youcans
    FixedCostP2.solve()
    # (6) 打印结果
    print(FixedCostP2.name)
    temple = "品种 %(type)s 的决策是:%(status)s,生产数量为:%(yields)d"
    if pulp.LpStatus[FixedCostP2.status] == "Optimal":  # 获得最优解
        for i in types:
            output = {"type": i,
                      "status": "同意" if status[i].varValue else "否决",
                      "yields": yields[i].varValue}
            print(temple % output)
        print("最大利润 = ", pulp.value(FixedCostP2.objective))  # 输出最优解的目标函数值

    return

if __name__ == "__main__":  # Copyright 2021 YouCans, XUPT
    main()  # Python小白的数学建模课 @ Youcans


2.3 Python 例程运行结果

Welcome to the CBC MILP Solver 
Version: 2.9.0 
Build Date: Feb 12 2015 

Result - Optimal solution found

Fixed_cost_problem_2
品种 A 的决策是:同意,生产数量为:100
品种 B 的决策是:同意,生产数量为:600
品种 C 的决策是:同意,生产数量为:150
最大利润 =  24000.0

  本例的问题、条件和参数都与上节完全相同,只是采用 PuLP 提供的快捷建模的编程方案,优化结果也与 PuLP 标准方法完全相同,但本例使用了结构化的输出显示,使输出结果更为直观。



3. 课后练习

  1. 修改生产某种服装的设备租金,例如将 A 产品租金调整为 10000、20000元,观察求解结果有何差异?
  2. 将各种设备租金都调整为 20000元,观察求解结果有何差异?该结果有何现实意义?
  3. 如果希望找到影响是否生产某种服装决策的设备租金的大小,即租金低于该值就可以生产、高于该值则不能生产,应该如何处理?

【本节完】


版权声明:

欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 原创作品

原创作品,转载必须标注原文链接。

Copyright 2021 Youcans, XUPT

Crated:2021-06-04


欢迎关注 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』,每周更新数模笔记
Python小白的数学建模课-01.新手必读
Python小白的数学建模课-02.数据导入
Python小白的数学建模课-03.线性规划
Python小白的数学建模课-04.整数规划
Python小白的数学建模课-05.0-1规划
Python小白的数学建模课-A1.国赛赛题类型分析
Python小白的数学建模课-A2.2021年数维杯C题探讨
Python小白的数学建模课-A3.12个新冠疫情数模竞赛赛题及短评
Python数模笔记-PuLP库
Python数模笔记-StatsModels统计回归
Python数模笔记-Sklearn
Python数模笔记-NetworkX
Python数模笔记-模拟退火算法