レストランのメニュー最適化

レストランのメニュー最適化

レストランのメニュー最適化の一例として、メニュー項目の人気度と利益率を考慮して最適なメニュー構成を求める問題を考えてみましょう。

この問題は、各メニュー項目の人気度と利益率を元に、特定の制約（例えば、メニュー項目の最大数）の下で最大の利益を得られるメニュー構成を求めるというものです。

この問題は、一種のナップサック問題としてモデル化できます。

ナップサック問題は、与えられた容量制限の下で、アイテムの総価値を最大化するようなアイテムの組み合わせを求めるという問題です。

以下に、この問題を解くためのPythonコードを示します。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# メニュー項目の人気度と利益率
popularity = [5, 8, 3, 6, 9, 2]
profit = [7, 12, 4, 8, 15, 3]

# メニュー項目の最大数
max_items = 3

# メニュー項目の数
n = len(profit)

# メニュー最適化問題を解くための動的計画法
dp = np.zeros((n+1, max_items+1))

for i in range(n+1):
    for j in range(max_items+1):
        if i == 0 or j == 0:
            dp[i][j] = 0
        elif popularity[i-1] <= j:
            dp[i][j] = max(profit[i-1] + dp[i-1][j-popularity[i-1]], dp[i-1][j])
        else:
            dp[i][j] = dp[i-1][j]

# 最適なメニュー構成の利益
optimal_profit = dp[n][max_items]

print("最適なメニュー構成の利益: ", optimal_profit)

# グラフ化
plt.bar(range(1, n+1), profit)
plt.xlabel('menu')
plt.ylabel('profit')
plt.title('profit of menu')
plt.show()

このコードは、各メニュー項目の人気度と利益率を元に、最大の利益を得られるメニュー構成を求めます。

また、最後に各メニュー項目の利益を棒グラフで表示します。

[実行結果]