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と解釈してもよいからです。なぜならば、$x_{g1,s1}=1$かつ$x_{g2,s2}=1$の場合、後者の真理値表では$y_... と解釈してもよいからです。なぜならば、$x_{g1,s1}=1$かつ$x_{g2,s2}=1$の場合、後者の真理値表では$y_{g1,s1,g2,s2}=0$も$y_{g1,s1,g2,s2}=1$も実行可能解となりますが、目的関数を最大化する解では、$y_{g1,s1,g2,s2}$を最大化させるため$y_{g1,s1,g2,s2}=0$をとることは起きないためです。すなわち、$(x_{g1,s1},x_{g2,s2},y_{g1,s1,g2,s2})=(1,1,0)$は変数$y$の最大化により自動で排除できます。次の数理最適化モデルが得られます。 ④数理最適化モデル（目的関数:線形/3点排除/y最大化） 集合 ゲストの集合：$G$ 席の集合：$S$ 定数 ゲスト同士の親密度：$r_{g1,g2}\ \ (g1, g2\in G)$ 席同士の距離：$s_{s1,s2}\ \ (s1, s
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