Pythonのpulpで線形計画法。数理最適化のプログラミングが完成。

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「制約内での農業の利益を求める最適解」。第一弾のコードができました。

新規就農、有機農家に役立つPythonプログラム。

とくに「有機農業」は多品目、他品種を生産する農業。

限られた資源、農地や時間の制約。

なんの作物をどれだけ組み合わせて生産をしたら。

最大の利益を得られるか。

事業計画、経営判断、意思決定がむずかしい。

これでは「新規就農者」も。

「経営、事業計画」は「前例をなぞる農業」しか受け入れられない。

数年前に、「農業の普及センターやJA」を訪ねて農業の経営について相談。

線形計画法について計算ソフトなどがあるのかを聞いたところ。

ありませんでした。

そこで「制約内での農業の利益を求める最適解」を求めるプログラミング。

「自作」を考えていたところ。

やっと「Pythonのpulp」で解決。

できました。

「農業の経営と生活 (農学基礎セミナー)」と「プログラミング」の「答えが一致」しました。

農業経営についてかなり具体的で勉強、参考になる本。

「初版」は「2000年」ですが。

現代でも十分通用する内容の「農業の経営と生活 (農学基礎セミナー)」。

そのなかで数理最適化。

複合農業の最適化についての記述。

「線形計画法」という数学の手法。

この文章を元にPython。

プログラミングの式に置き換えることによって。

「農業の経営計画」が最適化される。

「数理最適化」や「線形計画法」の本を数冊参考書として使っているけど。

「pulpの使い方」がわからず。

そして「文章を数式に置き換える」ことができなかった。

実際に式のコーティングを始めてから。

答えが合わずに数日間悩んでいたところ「ChatGPT」の活用。

ある意味カンニングですが。

一瞬で答えがでました。

Pythonを学習して数年。

高額なPythonの参考書をゲットして。

実際にコード、式を書いて数日間できなかったことが。

「ChatGPT」のすごさ。

おそらく本やネットの情報だけでは。

「永遠に解決できなかった」かもしれない。

「プログラムを現実的に使えるように改良」。

いくつかのデータを「テスト検証する」ために。

「農業の経営指標」を「農林水産省のページ」での検索結果を。

「プリントアウト」しました。

年度の違いか?

元の数字は一致しませんが。

こういった「経営指標」や「データ」も。

最近まではみつからなかったので。

これはこれでよしとする。

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