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Déterminer un choix optimal d'actions caractérisées par un coût et un rendement, en fonction d'un coût maximum pour un profit maximal

Introduction

Ces instructions vous permettent de :

récupérer le programme,
d'installer l'environnement nécessaire à son exécution,
de l'exécuter,
d'en connaitre le résultat

Pré-requis

paquets : python 3.11, python3.11-venv, git 
modules : csv

Installation

créer l'environnement virtuel :

python3.11 -m venv env
source env/bin/activate

cloner le dépôt :

git clone https://mcstn.fr/gitea/Yann/Projet7.git

Exécution

Pour l'algorithme bruteforce sur le dataset0, exécuter la commande :

python3 bruteforce.py

Pour l'algorithme de DP, executer la commande :

python3 optimized.py

Résultat

Optimized traite par défaut les datasets 1 et 2; Décommenter la ligne du dataset0 dans le main() si besoin

$ time python optimized.py 

DATASET 1
Cost: 499.43 €
Profit: 196.84 €
Shares : ['Share-HITN', 'Share-GRUT']

DATASET 2
Cost: 497.67 €
Profit: 194.90 €
Shares : ['Share-GEBJ', 'Share-LFXB', 'Share-FWBE', 'Share-PLLK', 'Share-ZKSN', 'Share-ZOFA', 'Share-PATS', 'Share-DWSK', 'Share-ALIY', 'Share-ECAQ', 'Share-FAPS', 'Share-JGTW', 'Share-QLWT', 'Share-OPBR', 'Share-ANFX', 'Share-IJFT', 'Share-JWGF']

real	0m0,852s
user	0m0,832s
sys	0m0,018s

Auteur

Yann yann@needsome.coffee

License

N/A

1.4 KiB Raw Permalink Blame History