セブンイレブンで最適な食品を線形計画法を用いて決めたい

pip install pulp

import csv
import pulp

## CSVをダウンロードする
with open("./result.csv") as f:
    reader = csv.reader(f)
    l = [row for row in reader]
 
Products_Data = l[1:]
 
Products_Data = [[product, *map(float, data)] for product, *data in Products_Data]

one_da_nutrition_dict = {
    "価格(円)" : 1650.0,
    "熱量(kcal)" : 2650.0 ,
    "たんぱく質(g)" : 90.0 ,
    "脂質(g)" : 73.0 ,
    "炭水化物(g)" : 331.0 ,
    "糖質(g)" : 310.0 ,
    "食物繊維(g)" : 21.0 ,
    "食塩相当量(g)" : 7.5 ,
}
 

name,price,calorie,protein,fat,carbohydrates,sugar,dietary_Fiber,salt_equivalent = [],[],[],[],[],[],[],[],[]
 
eiyou_data = dict()
 
for row in Products_Data:
    name.append(row[0])
    price.append(row[1])
    calorie.append(row[2])
    protein.append(row[3])
    fat.append(row[4])
    carbohydrates.append(row[5])
    sugar.append(row[6])
    dietary_Fiber.append(row[7])
    salt_equivalent.append(row[8])
for row in Products_Data:
    eiyou_data[row[0]] = row[1:] 

## 問題の定義
## 最小化か、最大化か、どちらかを指定
problem = pulp.LpProblem(name="セブンイレブン", sense=pulp.LpMinimize)
#problem = pulp.LpProblem(name="セブンイレブン", sense=pulp.LpMaximize)

## 変数の定義
xs = [pulp.LpVariable(x, cat='Integer', lowBound=0, upBound=100) for x in name]

## 目的関数（最小or最大にすべき関数）
## 価格を最小化する
problem += pulp.lpDot(price, xs)

## 制約条件の定義
problem += pulp.lpDot(price, xs) >= one_da_nutrition_dict["価格(円)"]
problem += pulp.lpDot(calorie, xs) <= one_da_nutrition_dict["熱量(kcal)"]
problem += pulp.lpDot(protein, xs) >= one_da_nutrition_dict["たんぱく質(g)"]
problem += pulp.lpDot(fat, xs) <= one_da_nutrition_dict["脂質(g)"]
problem += pulp.lpDot(carbohydrates, xs) <= one_da_nutrition_dict["炭水化物(g)"]
problem += pulp.lpDot(sugar, xs) <= one_da_nutrition_dict["糖質(g)"]
problem += pulp.lpDot(dietary_Fiber, xs) >= one_da_nutrition_dict["食物繊維(g)"]
problem += pulp.lpDot(salt_equivalent, xs) <= one_da_nutrition_dict["食塩相当量(g)"]

status = problem.solve()
print("Status", pulp.LpStatus[status])
## ※「Optimal」であることを確認すること。

 
## 各種値を初期化
price_lists,calorie_lists,protein_lists,fat_lists,carbohydrates_lists,sugar_lists,dietary_Fiber_lists,salt_equivalent_lists = 0,0,0,0,0,0,0,0
 
for i in range(len(name)):
    k = name[i]
    x = xs[i]
    price_lists += eiyou_data[k][0]*x.value()
    calorie_lists += eiyou_data[k][1]*x.value()
    protein_lists += eiyou_data[k][2]*x.value()
    fat_lists += eiyou_data[k][3]*x.value()
    carbohydrates_lists += eiyou_data[k][4]*x.value()
    sugar_lists += eiyou_data[k][5]*x.value()
    dietary_Fiber_lists += eiyou_data[k][6]*x.value()
    salt_equivalent_lists += eiyou_data[k][7]*x.value()
print("Result")
print("------------------------------------------------")
 
for x in xs:
    if x.value() != 0:
        print(str(x) + " × "+ str(int(x.value())))
print("------------------------------------------------")
print("価格 : "+str("{:.0f}".format(price_lists))+" 円")
print("熱量 : " + str("{:.1f}".format(calorie_lists))+" kcal")
print("たんぱく質 : "+str("{:.1f}".format(protein_lists))+" g")
print("脂質 : "+str("{:.1f}".format(fat_lists))+" g")
print("炭水化物 : "+str("{:.1f}".format(carbohydrates_lists))+" g")
print("糖質 : "+str("{:.1f}".format(sugar_lists))+" g")
print("食物繊維 : "+str("{:.1f}".format(dietary_Fiber_lists))+" g")
print("食塩相当量 : "+str("{:.1f}".format(salt_equivalent_lists))+" g")
print("------------------------------------------------")
 

Result
------------------------------------------------
７Ｐスティックメロンパン６本入 × 3
糖質を控えたミルククリームブレッド × 1
７プレミアムこうや豆腐 × 1
７プレミアムトッピング用温泉たまご × 1
７プレミアム彩り大根サラダ × 3
７プレミアム緑豆もやし × 13
ななから（むね） × 1
おでん味しみ牛すじ串 × 1
------------------------------------------------
価格 : 1650 円
熱量 : 2132.0 kcal
たんぱく質 : 90.8 g
脂質 : 71.3 g
炭水化物 : 311.5 g
糖質 : 248.8 g
食物繊維 : 28.9 g
食塩相当量 : 4.9 g
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Result
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糖質を控えたミルククリームブレッド × 2
７プレミアムデミグラスハンバーグ × 1
７プレミアム味付き半熟とろっとゆでたまご × 1
７プレミアム半熟煮たまご２個入 × 2
ツナと玉子のサラダ × 2
おでん味しみ絹厚揚げ × 2
おでんたこ串 × 1
------------------------------------------------
価格 : 1650 円
熱量 : 1258.0 kcal
たんぱく質 : 90.0 g
脂質 : 68.0 g
炭水化物 : 89.1 g
糖質 : 52.3 g
食物繊維 : 36.8 g
食塩相当量 : 6.6 g
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Result
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御飯 × 1
ブリトーチーズ２倍ハム＆５種チーズ × 1
お肉ぎっしり肉焼売 × 1
７プレミアムトッピング用温泉たまご × 1
７プレミアムコールスロー × 2
７プレミアム刻み白ねぎ × 1
７プレミアム緑豆もやし × 1
ななから（むね） × 2
カリッと揚げ餃子 × 1
フライドポテト × 1
ふわっふわ×濃厚ごまあんまん × 2
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価格 : 1650 円
熱量 : 2132.0 kcal
たんぱく質 : 92.4 g
脂質 : 72.0 g
炭水化物 : 291.8 g
糖質 : 267.6 g
食物繊維 : 21.6 g
食塩相当量 : 7.1 g
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Result
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御飯（大盛） × 2
たんぱく質が摂れるチキン＆エッグ × 2
７プレミアムピリ辛もつ煮込み × 1
７プレミアムトッピング用温泉たまご × 2
７プレミアム緑豆もやし × 2
ビッグアメリカンドッグ × 1
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価格 : 1650 円
熱量 : 2065.0 kcal
たんぱく質 : 103.6 g
脂質 : 61.0 g
炭水化物 : 297.8 g
糖質 : 249.6 g
食物繊維 : 38.3 g
食塩相当量 : 7.1 g
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