Created
August 17, 2024 19:21
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Logica di scheduling per Markov News
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| import itertools | |
| from ortools.sat.python import cp_model | |
| settimana = ("lun", "mar", "mer", "gio", "ven", "sab", "dom") | |
| slots = ("7:00", "9:00", "12:00", "16:00", "19:30") | |
| categorie = ( | |
| "news", | |
| "trucchi", | |
| "accadde", | |
| "proverbi", | |
| "barzellette", | |
| "sondaggi", | |
| "ricette", | |
| "parole", | |
| "petizioni", | |
| ) | |
| model = cp_model.CpModel() | |
| vars = [] | |
| combi: dict[tuple[str, str, str], cp_model.IntVar] = {} | |
| for day in settimana: | |
| day_vars = [] | |
| for time in slots: | |
| time_vars = [] | |
| for cat in categorie: | |
| var = model.new_bool_var(day + "_" + time + "_" + cat) | |
| combi[day, time, cat] = var | |
| time_vars.append(var) | |
| # In ogni slot è postato un solo messaggio | |
| model.add_exactly_one(time_vars) | |
| # Ogni categoria è postata almeno una volta | |
| for cat in categorie: | |
| model.add_at_least_one(combi[day, time, cat] for day in settimana for time in slots) | |
| for day in settimana: | |
| # Ogni giorno ci sono 3 news | |
| model.add_abs_equality(3, sum(combi[day, time, "news"] for time in slots)) | |
| # Al più uno di ciascuna categoria eccetto le news | |
| non_news = categorie[1:] | |
| for cat in non_news: | |
| model.add_at_most_one(combi[day, time, cat] for time in slots) | |
| # Accadde, proverbi e parole sono solo alle 7 | |
| model.add_abs_equality( | |
| 0, | |
| sum( | |
| combi[day, time, cat] | |
| for day in settimana | |
| for time in slots | |
| for cat in ("accadde", "proverbi", "parole") | |
| if time != "7:00" | |
| ), | |
| ) | |
| # Accadde, proverbi e parole sono bilanciati: | |
| # c'è al più una differenza di 1 tra le occorrenze di ciascuno | |
| for pair in itertools.combinations(("accadde", "proverbi", "parole"), 2): | |
| cat1, cat2 = pair | |
| model.add_linear_constraint( | |
| sum(combi[day, "7:00", cat1] for day in settimana) | |
| - sum(combi[day, "7:00", cat2] for day in settimana), | |
| -1, | |
| +1, | |
| ) | |
| # Ricette sono solo domenica alle 12 | |
| model.add_abs_equality( | |
| 0, | |
| sum( | |
| combi[day, time, "ricette"] | |
| for day in settimana | |
| for time in slots | |
| if day != "dom" or time != "12:00" | |
| ), | |
| ) | |
| # Barzellette sono solo alle 16 | |
| model.add_abs_equality( | |
| 0, | |
| sum( | |
| combi[day, time, "barzellette"] | |
| for day in settimana | |
| for time in slots | |
| if time != "16:00" | |
| ), | |
| ) | |
| # Trucchi e sondaggi sono solo alle 19 | |
| model.add_abs_equality( | |
| 0, | |
| sum( | |
| combi[day, time, cat] | |
| for day in settimana | |
| for time in slots | |
| for cat in ("trucchi", "sondaggi") | |
| if time != "19:30" | |
| ), | |
| ) | |
| # Petizioni sono solo alle 16 o alle 19:30 | |
| model.add_abs_equality( | |
| 0, | |
| sum( | |
| combi[day, time, "petizioni"] | |
| for day in settimana | |
| for time in slots | |
| if time != "16:00" and time != "19:30" | |
| ), | |
| ) | |
| # Trucchi, sondaggi e petizioni (rubriche "serali") sono bilanciati: | |
| # c'è al più una differenza di 1 tra le occorrenze di ciascuno | |
| for pair in itertools.combinations(("trucchi", "sondaggi", "petizioni"), 2): | |
| cat1, cat2 = pair | |
| model.add_linear_constraint( | |
| sum(combi[day, time, cat1] for day in settimana for time in slots) | |
| - sum(combi[day, time, cat2] for day in settimana for time in slots), | |
| -1, | |
| +1, | |
| ) | |
| # Non ci sono mai 3 news di fila la mattina | |
| for day in settimana: | |
| model.add_linear_constraint( | |
| sum(combi[day, time, "news"] for time in slots[0:3]), 0, 2 | |
| ) | |
| # Commented out: se attivato rende la schedule impossibile | |
| # model.add_linear_constraint( | |
| # sum(combi[day, time, "news"] for time in slots[1:4]), 0, 2 | |
| # ) | |
| model.add_linear_constraint( | |
| sum(combi[day, time, "news"] for time in slots[2:5]), 0, 2 | |
| ) | |
| # Non ci sono mai due categorie alla stessa ora in due giorni adiacenti, | |
| # eccetto le news | |
| for cat in categorie[1:]: | |
| for time in slots: | |
| for idx in range(0, 6): | |
| model.add_at_most_one( | |
| combi[day, time, cat] for day in settimana[idx : idx + 2] | |
| ) | |
| cost_fn = 0 | |
| for key, value in combi.items(): | |
| day, time, cat = key | |
| # Penalizziamo le news per favorire le altre categorie | |
| if cat == "news": | |
| cost_fn -= 1 * value | |
| else: | |
| cost_fn -= 2 * value | |
| model.minimize(cost_fn) | |
| solver = cp_model.CpSolver() | |
| status = solver.solve(model) | |
| if status == cp_model.OPTIMAL or status == cp_model.FEASIBLE: | |
| # print(f"Total cost = {solver.objective_value}\n") | |
| # print(solver._solution) | |
| # print(f"{len(combi)} variables.") | |
| for idx, var in enumerate(combi.keys()): | |
| if solver._solution.solution[idx]: | |
| day, time, cat = var | |
| print(f'"{day} {time}": "{cat}",') | |
| # print(f"{day.capitalize()} alle {time}: {cat}") | |
| # if time == slots[-1]: | |
| # print() | |
| elif status == cp_model.INFEASIBLE: | |
| print("No solution found") | |
| else: | |
| print("Something is wrong, check the status and the log of the solve") |
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