问题描述
为了评估我的遗传算法，我必须执行大量迭代的计算。必须进行100到500次迭代，对于每次迭代，必须对100个人进行以下计算。我从使用groupby和list comprehension开始，但是这花了13秒钟，由于Faster way to group data than pandas groupby，我设法将它降低到4秒钟。但是，我正在寻找更快的选择。我对Python和Stack Overflow还是很陌生，所以我真的希望有人能帮助我！
有按需量和容量预测的数据，以及从每个仓库运送每个客户的成本。 df_demand的片段如下所示，但实际尺寸较大（索引仅为0,1,2，...）：
date customer shift orders deliveries slot
2020-10-21 A 1 108 9 Evening
2020-10-21 A 2 97 8 Evening
2020-10-21 A 1 55 5 Morning
2020-10-21 B 1 110 8 Evening
2020-10-21 B 2 92 7 Evening
2020-10-21 B 1 54 4 Morning
...
...
...
2020-10-22 A 1 58 5 Evening
2020-10-22 A 2 118 8 Evening
2020-10-22 A 1 66 5 Morning
2020-10-22 B 1 106 8 Evening
2020-10-22 B 2 108 8 Evening
2020-10-22 B 1 135 10 Morning
和df_capacity的代码段看起来像
date warehouse orders slot
2020-10-21 WH1 2970 Evening
2020-10-21 WH1 669 Morning
2020-10-21 WH2 3112 Evening
2020-10-21 WH2 909 Morning
2020-10-21 WH3 3257 Evening
2020-10-21 WH3 773 Morning
...
...
...
2020-10-22 WH1 3170 Evening
2020-10-22 WH1 794 Morning
2020-10-22 WH2 4436 Evening
2020-10-22 WH2 788 Morning
2020-10-22 WH3 4307 Evening
2020-10-22 WH3 617 Morning
和df_costs的摘要是（其中df_costs的索引是客户A，B，C等）：
index WH1 WH2 WH3 WH4
A 30.2 54.3 76.3 30.9
B 96.2 34.2 87.7 102.4
C 57.0 99.5 76.4 34.5
...
现在，我的目标是计算总受限需求（对于每天和每个仓库，这等于其最小容量和分配给它的订单），总运输成本（对于每个客户-仓库组合的数量交付数量除以20是所需的卡车驱动器数量，然后乘以每个卡车驱动器的成本：df_costs，然后乘以每个仓库的最大利用率和最小利用率（每个仓库的利用率等于分配给仓库的总需求仓库除以其总容量）。接下来，evaluate应该返回适应度值。我已经完成了以下工作，但是效果还不够快。我希望问题在于evaluate中的运算速度，但我也会与其他人分享上下文。
def evaluate(individual,df_demand,df_capacity,df_costs):
df_demand["warehouse"] = pd.Series(individual).values
truck_drives_per_cust_wh = np.ceil(
df_demand.pivot_table(index=["customer","warehouse"],columns=["date","slot"],values="deliveries",aggfunc="sum",fill_value=0).div(20))
transportation_cost = truck_drives_per_cust_wh.mul(
df_costs.stack(),axis="rows").sum().sum()
orders_per_warehouse = df_demand.pivot_table(
index=["warehouse",columns=["date"],values="orders",fill_value=0)
constrained_demand = np.fmin(
orders_per_warehouse,df_capacity.pivot_table(index=["warehouse",fill_value=0)).sum().sum()
utilization_per_warehouse = df_demand.pivot_table(
index="warehouse",fill_value=0).div(df_capacity.pivot_table(index="warehouse",fill_value=0),axis="rows")
fitness = max(utilization_per_warehouse.loc[:,"orders"]) * (constrained_demand - transportation_cost)
return fitness
def set_fitness(population,df_costs):
fitnesses = [(individual,tbx.evaluate(individual,df_costs)) for individual in population]
for individual,fitness in fitnesses:
individual.fitness.values = fitness
population = tbx.population(n=100)
set_fitness(population,df_costs)
这里，个人是与df_demand长度完全相同的列表，由所有仓库的随机组合组成：individual = ['WH1','WH1','WH3','WH4','WH2',...]，人口是100个不同个体的组合。
我的问题是：实现上述操作最快/最好的方法是什么？特别是evaluate中的操作？
到现在为止，我还没有使它比现在更快地工作，所以任何帮助将不胜感激！如果不清楚或您有其他意见，请告诉我！
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）