Probando lpSum
En este ejercicio vas a producir dos tipos de helado (premium y económico) usando nata para montar, leche entera y azúcar. La versión premium lleva más nata que la versión económica. Tu objetivo es encontrar la mezcla de ingredientes que minimiza el coste total de los ingredientes.
| Ingrediente | $/taza |
|---|---|
| Nata | $1.5 |
| Leche | $0.125 |
| Azúcar | $0.10 |
Ya tienes preparadas dos listas de Python llamadas prod_type e ingredient, además de un diccionario var_dict que contiene las variables de decisión del modelo. Puedes explorarlas en la consola.
Este ejercicio forma parte del curso
Analítica de la cadena de suministro en Python
Instrucciones del ejercicio
- Define la función objetivo usando
lpSum()con una list comprehension y la información de la tabla anterior. Itera sobre los tipos de producto y multiplica la variable del diccionario por el coste de ingrediente correcto.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Define Objective Function
model += lpSum([1.5 * var_dict[(i, 'cream')]
+ ____ * var_dict[(i, 'milk')]
+ ____ * var_dict[(i, ____)]
# Iterate over product types
for i in ____])