SCMOPTは様々なシステム(モジュール)を有機的に結合したものである.ここでは,様々なモジュールで使用する共通部品を定義する.

Firebaseの鍵(JSON)をtomlに変換

これをstreamlit/secrets.toml に入れる.

import toml

output_file = "secrets.toml"

with open("serviceAccountKey.json") as json_file:
    json_text = json_file.read()

config = {"textkey": json_text}
toml_config = toml.dumps(config)

with open(output_file, "w") as target:
    target.write(toml_config)

Geocodingのためのデータ

以下から入手可能な全国の町丁目レベル(190,165件)の住所データをもとに緯度・経度の辞書を準備する.

https://github.com/geolonia/japanese-addresses

また,郵便番号データから緯度・経度と住所が得られるような辞書も準備する.

import pickle
with open('geocode.dump', 'wb') as f:
    pickle.dump(pref_dic, f)
import pickle
with open('../data/geocode.dump', 'rb') as f:
    pref_dic = pickle.load(f)
pref_dic["千葉県"]["八千代市"]['勝田台一丁目']
(35.713482, 140.125796)

郵便番号との紐付け

一部離島は郵便番号はあるが緯度・経度がない.

import pickle
with open('../data/zipcode.dump', 'rb') as f:
    zip_dic = pickle.load(f)
zip_dic[2760049]
[('千葉県', '八千代市', '緑が丘一丁目', 35.730675, 140.076559),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘二丁目', 35.725406, 140.071748),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘三丁目', 35.727209, 140.07583),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘四丁目', 35.727973, 140.077712),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘五丁目', 35.730743, 140.081562),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西一丁目', 35.730146, 140.069284),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西二丁目', 35.731764, 140.071975),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西三丁目', 35.736655, 140.071581),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西四丁目', 35.736712, 140.068912),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西五丁目', 35.740159, 140.068172),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西六丁目', 35.743217, 140.069375),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西七丁目', 35.74131, 140.074058),
 ('千葉県', '八千代市', '緑が丘西八丁目', 35.744167, 140.072585)]

GeocodingのためのExcelテンプレート生成

make_excel_geocoding[source]

make_excel_geocoding()

wb = make_excel_geocoding()
wb.save("geocoding-templete.xlsx")
wb = load_workbook("geocoding-templete.xlsx")
ws = wb.active
for i, row in enumerate(ws.iter_rows(min_row=2)):
    #inf = zip_dic[int(row[0].value)]
    #print(inf) #dropdown list で選択+書き込み
    D = pref_dic
    for j, cell in enumerate(row[1:]):
        #print(j, cell.value)
        if cell.value is not None:
            try:
                D = D[cell.value] #dic
            except:
                print(D)
                #候補を示す
            if isinstance(D, tuple):
                ws.cell(i+2,6).value = D[0]
                ws.cell(i+2,7).value = D[1]
        else:
            break
0 千葉県
1 八千代市
2 緑が丘一丁目
3 None
wb.save("geocoding-ex1.xlsx")

住所文字列を都道府県,市区町村,それ以降に分割する関数 address_split

正規表現を用いる.

address_split[source]

address_split(address:str)

address ="千葉県八千代市緑が丘一丁目"
address_split(address)
['千葉県', '八千代市', '緑が丘一丁目']

住所列の文字列を分解する関数 fill_separate_address

fill_separate_address[source]

fill_separate_address(wb)

wb = load_workbook("geocoding-ex1.xlsx")
wb = fill_separate_address(wb)
wb.save("geocoding-ex3.xlsx")

日付時刻もしくは時刻型の差を計算して,秒を返す関数 time_delta

引数:

  • finish: 終了時刻を表す日付時刻型(もしくは時刻型)
  • start: 開始時刻を表す日付時刻型(もしくは時刻型)

返り値:

  • 時刻の差(秒)

time_delta[source]

time_delta(finish, start)

日付時刻もしくは時刻型の差を計算して,秒を返す関数

time_deltaの使用例

print( time_delta( dt.datetime(2020,1,2,10,0), dt.datetime(2020,1,1,0,0)) )
print( time_delta( dt.time(10,0), dt.time(11,0)) )
print( time_delta( dt.time(12,0), dt.time(6,0)) )
122400
-3600
21600

日付時刻(もしくは時刻)型に指定した時間(秒)を加えた時刻を返す関数 add_seconds

引数

  • start: 開始時刻を表す日付時刻型(もしくは時刻型)
  • seconds: 時間(秒)

返値:

  • 指定した時間だけすすめた(日付)時刻

add_seconds[source]

add_seconds(start, seconds)

add_secondsの使用例

print( add_seconds( dt.datetime(2020,1,1,10,0), 1000) )
print( add_seconds( dt.time(10,0), 1000) )
2020-01-01 10:16
10:16

ソルバーのエラークラス

class SolverError[source]

SolverError() :: Exception

ソルバーのエラーのための例外クラス

地点(顧客)間の距離と移動時間の計算関数 compute_durations

OSRMを必要とする.

引数:

  • cust_df: 顧客データフレーム(名称と緯度・経度情報をもつデータフレーム)
  • plnt_df: 工場データフレーム(オプション;既定値 None)
  • toll: 有料道路が使用可のときTrue(既定値 True)
  • host: ホスト名;既定値は "localhost"

返値:

  • durations: 地点間の移動時間(計算に失敗した場合には大きな数字が入っている.)
  • distances: 地点間の道路距離(計算に失敗した場合には大きな数字が入っている.)
  • node_df: 点のデータフレーム(顧客もしくは顧客と工場を結合したもの)

compute_durations[source]

compute_durations(cust_df, plnt_df=None, toll=True, host='localhost')

compute_durations関数の使用例

cust_df = pd.read_csv(folder+"Cust.csv")
durations,  distances, node_df = compute_durations(cust_df, toll=False, host="localhost")
print(durations[0])
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
cust_df = pd.read_csv(folder+"Cust.csv")
durations,  distances, node_df = compute_durations(cust_df, toll=False, host=host)
print(sum(durations[0]))
3730084.0

地点間の距離と移動時間のデータフレームを生成する関数 make_time_df

引数:

  • node_df: 点のデータフレーム(顧客もしくは顧客と工場を結合したもの)
  • durations: 地点間の移動時間(計算に失敗した場合には大きな数字が入っている.)
  • distances: 地点間の道路距離(計算に失敗した場合には大きな数字が入っている.)

返値:

  • time_df: 発地,着地,移動時間(秒),道路距離(m)を入れたデータフレーム

make_time_df[source]

make_time_df(node_df, durations, distances)

make_time_df関数の使用例

time_df =  make_time_df(node_df, durations, distances)
time_df.head()
#time_df.to_csv(folder + "melos/time.csv")
from_node from_name to_node to_name time distance
0 0 札幌市 0 札幌市 0 0
1 0 札幌市 1 青森市 23888 427015
2 0 札幌市 2 盛岡市 28257 546453
3 0 札幌市 3 仙台市 36161 721614
4 0 札幌市 4 秋田市 31428 610043

time_dfからdurationsとdistancesを生成する関数 make_durations

上で作成した time_df から,移動時間と移動距離を生成する.

引数:

  • time_df: 移動時間と道路距離を保持するデータフレーム

返値:

  • durations: 移動時間行列
  • distances: 道路距離行列

make_durations[source]

make_durations(time_df)

make_durations関数の使用例

time_df = pd.read_csv(folder + "melos/time.csv")
durations, distances = make_durations(time_df)
distances
array([[      0.,  427015.,  546453., ..., 2247148., 2288685., 3080358.],
       [ 426987.,       0.,  183876., ..., 1815653., 1857189., 2648863.],
       [ 546501.,  183838.,       0., ..., 1736609., 1778145., 2569819.],
       ...,
       [2247483., 1814532., 1736893., ...,       0.,  132654.,  924327.],
       [2293427., 1860476., 1782837., ...,  134850.,       0.,  795782.],
       [3083057., 2650105., 2572466., ...,  924479.,  795964.,       0.]])

seabornのカラーパレットと色数を指定すると、Plotly用のカラーパレットを返す関数 get_colorpalette

seabornのカラーパレットと色数を指定すると、Plotly用のカラーパレットを返す.

使用できるseabornのパレット名は,以下の通り.

deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind

get_colorpalette[source]

get_colorpalette(colorpalette='pastel', n_colors=1)

get_colorpalette関数の使用例

n_legends = 12
x = np.arange(0, 1, .01)
y = np.random.rand(n_legends, 100) + \
  np.arange(n_legends).reshape(-1, 1)

colors = get_colorpalette('pastel', n_legends)
data = [
    go.Scatter(
        x=x, y=y[i], name=f'Legend {i}',
        marker={'color':colors[i]})
    for i in range(n_legends)]
fig = go.Figure(data=data)
#plotly.offline.plot(fig);

グラフクラス SCMGraph

サプライ・チェインのためのグラフクラス

SCMGraphクラスは,networkXの有向グラフクラスDiGraphから派生したものであり,以下のメソッドが追加されている.

  • random_directed_tree(n=1, seed=None):ランダムな有向木を生成する.引数は点数n(既定値1)と擬似乱数の種seed(既定値None).- layered_network(num_in_layer=None, p=0.5, seed=None): ランダムな層型の有向グラフを生成する. 引数num_in_layerは,各層内の点数を入れたリストで既定値は[1,1],pは枝の発生確率で既定値は0.5,seedは擬似乱数の種である.
  • layout(): 有向グラフを描画する際の座標を返す関数.返値は点の名称をキーとし,点のx,y座標を値とした辞書.
  • down_order(): 閉路を含まない有向グラフに対して,供給地点側から需要地点側の順番で点を返すジェネレータ関数.
  • up_order(): 閉路を含まない有向グラフに対して,需要地点側から供給地点側の順番で点を返すジェネレータ関数.
  • dp_order(): 有向木に対して,葉から順番に点を生成するジェネレータ関数. 安全在庫配置問題に対する動的最適化で用いる.
  • bfs(start): 点startを開始点として,広がり優先探索で点を生成するジェネレータ関数.
  • find_ancestors(): 各点から到達可能な点の集合(自分自身を含む)を保持するリスト.点の順序はup_orderとする.

class SCMGraph[source]

SCMGraph(incoming_graph_data=None, **attr) :: DiGraph

SCMGraph is a class of directed graph with edge weight that can be any object. I just use the functions such as in_degree, out_degree, successors, predecessors, in_edges_iter, out_edges_iter. So it is convertible to any graph class that can access the adjacent nodes more quickly.

SCMGraphの使用例

階層型ネットワークを生成し,点の座標(レイアウト)を計算して描画する.

%matplotlib inline 
G = SCMGraph()
G.layered_network(num_in_layer=[3, 2, 3], p=0.4, seed=123)
pos = G.layout()
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color="Yellow")
print("up order")
for i in G.up_order():
    print(i, end=" ")
up order
7 6 3 5 4 2 1 0 
print("down order")
for i in G.down_order():
    print(i, end=" ")
down order
2 1 0 4 7 5 3 6 
print("dp order")
for i in G.dp_order():
    print(i, end=" ")

G.remove_edge(0, 3)

for i in G.dp_order():
    print(i, end=" ")
dp order
Graph is not a tree.
0 1 2 3 5 6 7 4 
print("bfs")
for i in G.bfs(1):
    print(i, end=" ")
bfs
1 4 5 6 7 
print("ancestor")
G.find_ancestors()
ancestor
{0: {0, 4, 5, 6, 7},
 1: {1, 4, 5, 6, 7},
 2: {2, 4, 5, 6, 7},
 3: {3, 6},
 4: {4, 5, 6, 7},
 5: {5},
 6: {6},
 7: {7}}
net = pyvis.network.Network(height='500px', width='500px', directed = True, notebook = True, bgcolor='#ffffff', font_color=False, layout=True, heading='')
level =[]
pos = G.layout()
for i in pos:
    x,y = pos[i]
    level.append(x)
for i in G.nodes():
    net.add_node(i, label=f"node{i}", level=level[i], shape="box", color="yellow")
for (i,j) in G.edges():
    net.add_edge(i,j, value=i*j, color="red")
net.show("example.html")

random_directed_tree関数

ランダムな有向木を生成する。

引数: 点数 n

返値: 点数 n のランダムな有向木

G = SCMGraph()
G.random_directed_tree(10, seed=1)
pos = G.layout()
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color="Yellow")