Pruebas de simulación del modelo con capacidad
Continúa con el estudio de caso del modelo de localización de plantas con capacidad de un fabricante de coches. El modelo de PuLP ya está completo y resuelto por ti. Está almacenado en la variable model. Las variables de decisión x e y representan, respectivamente, las cantidades de producción en las distintas regiones y si se abre una planta de producción. Además, se han creado dos listas de Python, loc y size, que contienen las distintas ubicaciones y los dos tipos de capacidades de planta. Por último, se han impreso en la consola los datos de entrada del modelo para que los tengas como referencia.
Este ejercicio forma parte del curso
Analítica de la cadena de suministro en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Define Objective
model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s] * y[(i,s)] for s in size for i in loc])
+ lpSum([(var_cost.loc[i,j] + ____)*x[(i,j)]
for i in loc for j in loc]))