0-1 ナップサック問題 (Binary MIP)

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0-1 整数計画 (Binary MIP)	HiGHS (標準)	m.binary(), m.constraint(), expr (dot), maximize	Playground で開く ソースコード

各アイテムの「重さ」と「価値」が与えられたとき、バックパックの重量上限を超えない範囲で価値の合計が最大になるアイテムの組み合わせを選ぶ離散最適化問題です。

数理モデルの定式化

各アイテム $i$ を選ぶかどうかを表す 0-1 決定変数を $x_i \in \{0, 1\}$ とします。

$$\begin{aligned} \text{Maximize} \quad & \sum_{i} v_i x_i & (\text{価値の合計}) \\ \text{Subject to} \quad & \sum_{i} w_i x_i \le W & (\text{重量の上限}) \\ & x_i \in \{0, 1\} \end{aligned}$$

WaSHI による実装

import { Model, maximize, expr } from "@ohtaman/washi";

async function runKnapsack() {
  const m = new Model("Knapsack");

  const items = [
    { name: "Laptop",   weight: 3, value: 50 },
    { name: "Camera",   weight: 2, value: 40 },
    { name: "Drone",    weight: 4, value: 65 },
    { name: "FirstAid", weight: 1, value: 15 },
    { name: "Tent",     weight: 5, value: 70 },
  ];
  const maxCapacity = 7; // kg

  // 0-1 決定変数: x[name] (0 または 1)
  const x = m.binary(items.map((it) => it.name));

  const values = Object.fromEntries(items.map((it) => [it.name, it.value]));
  const weights = Object.fromEntries(items.map((it) => [it.name, it.weight]));

  // 目的関数: 選んだアイテムの価値合計を最大化 (expr 内の dot による内積)
  m.objective(maximize(expr`dot(${values}, ${x})`));

  // 重量上限の制約 (expr と constraint による自然な不等式記法)
  m.constraint(expr`dot(${weights}, ${x}) <= ${maxCapacity}`, "capacity_limit");

  const status = await m.solve();
  console.log(`Status: ${status}`);
  console.log(`Max Total Value: $${m.objectiveValue}`);
  const packed = items.filter((it) => x[it.name].value === 1).map((it) => it.name);
  console.log("Packed Items:", packed.join(", "));
}

runKnapsack();

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