学食で完璧な栄養バランスを達成するには？

# 変数datには栄養点数の値が入っている
"""
例：
dat = np.array( [[1.8, 0.1, 3.3],
                 [2.2, 0.1, 0.3],
                 [1.4, 0.6, 1.7]] )
例えば、
dat[0][0]はメニュー番号＝0 の品の「赤」の点数を表し、
dat[2][1]はメニュー番号＝2 の品の「緑」の点数を表し、
dat[1][2]はメニュー番号＝1 の品の「黄」の点数を表す。
"""

for i in itertools.product([0,1], repeat=len(dat)):
    # 選んだ品をindex値へ変換してselectに格納
    select = [k for k,v in enumerate(list(i)) if v==1]

    # 栄養点数の合計を、赤・緑・黄のそれぞれについて合計（内積を使って計算）
    total = np.dot(np.ones(len(select)), dat[select])

    # 理想の点数との絶対値誤差をerrorに格納
    error = abs(total[0]-2.7) + abs(total[1]-1.0) + abs(total[2]-5.7)

    # errorが十分小さければ、そのメニューの組み合わせを出力
    if error < 0.01:  # 数値計算で誤差が生じるのでerror==0とはしていない
        print(f"select numbers : {select},  absolute error : {error}")

# 誤差を計算する関数
def calc_error(a):
    return abs(a[0]-2.7) + abs(a[1]-1.0) + abs(a[2]-5.7)

# 選んだ品の合計を求める関数
def calc_sum(a):
    return np.dot(np.ones(len(a)), a)

# 変数datには栄養点数の値・値段が入っている
"""
例：
dat = np.array( [[1.8, 0.1, 3.3, 308],
                 [2.2, 0.1, 0.3, 308],
                 [1.4, 0.6, 1.7, 264]] )
例えば、
dat[0][0]はメニュー番号＝0 の品の「赤」の点数を表し、
dat[2][1]はメニュー番号＝2 の品の「緑」の点数を表し、
dat[1][2]はメニュー番号＝1 の品の「黄」の点数を表し、
dat[0][3]はメニュー番号＝0 の品の値段を表す。
"""

# 選ぶ最大個数
k = len(dat)
# イテレーション数
iterations = 1

for n in range(1,k+1):
    print("="*10, f"select{n}", "="*10)
    # 初期点を設定する
    select = random.sample(range(len(dat)), n)
    not_select = [i for i in range(len(dat)) if i not in select]
    P = dat[select]

    # 初期点での誤差を計算する
    e = calc_error(calc_sum(P)[:3])
    print("e =",e)

    # i番目の品のみを動かして、誤差を改善する
    e_i = 1000
    for iter_n in range(iterations):
        print("-"*5, f"iteration{iter_n+1}", "-"*5)
        for i in range(n):
            select_tmp = select.copy()
            not_select = [i for i in range(len(dat)) if i not in select]
            for d,id_ in zip(dat[not_select], not_select):
                tmp = P.copy()  # Pの分身を作る
                tmp[i] = d   # i番目の品を新しいdに取り換える
                if calc_error(calc_sum(tmp)[:3]) < e_i:   # もし取替後に誤差が改善したならば
                    e_i = calc_error(calc_sum(tmp)[:3])   # 誤差e_iを更新し、
                    P = tmp    # 点Pも更新する
                    select_tmp[i] = id_
            select = select_tmp
            print(f"e_{i+1} =",e_i)  # i番目の品を色々動かした結果、誤差がどうなったか出力

    print("-"*20)

    print(f"total : {calc_sum(P)[:3]}")
    print(f"price : {calc_sum(P)[-1]}円")
    print(f"select {k} : {select}")
    print("="*30,"\n")

import pulp

# 変数datには栄養点数の値が入っている
"""
例：
dat = np.array( [[1.8, 0.1, 3.3],
                 [2.2, 0.1, 0.3],
                 [1.4, 0.6, 1.7]] )
例えば、
dat[0][0]はメニュー番号＝0 の品の「赤」の点数を表し、
dat[2][1]はメニュー番号＝2 の品の「緑」の点数を表し、
dat[1][2]はメニュー番号＝1 の品の「黄」の点数を表す。
"""

red = dat.T[0]
green = dat.T[1]
yellow = dat.T[2]

problem = pulp.LpProblem("学食最適化", pulp.LpMinimize)

x = [pulp.LpVariable( f"x_{i}", cat=pulp.LpBinary) for i in range(len(dat))]

problem += pulp.lpDot(red, x) - 2.7 == 0
problem += pulp.lpDot(green, x) - 1.0 == 0
problem += pulp.lpDot(yellow, x) - 5.7 == 0


status = problem.solve()
print("Status:", pulp.LpStatus[status])

select = [i for i in range(len(x)) if pulp.value(x[i])==1]
total_price = np.dot(price, [x[i].value() for i in range(len(x))])

print(select)
print(f"price : {total_price}円")