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लॉजिकल constraints अभ्यास 2

आप एक ट्रकिंग डिस्ट्रीब्यूशन सेंटर में काम करते हैं और आपको यह तय करना है कि 6 कस्टमर लोकेशनों में से किन्हें ट्रक भेजना है। आपका लक्ष्य ट्रक द्वारा तय की जाने वाली दूरी को कम-से-कम करना है.

Location Distance
A 86
B 95
C 205
D 229
E 101
F 209

आपके लिए एक डिक्शनरी dist और एक लिस्ट cust बना दी गई है, जिनमें प्रत्येक कस्टमर लोकेशन का नाम और दूरी शामिल है। ये इनपुट आपके लिए कंसोल में प्रिंट कर दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • constraints को अपडेट करें ताकि मॉडल कम-से-कम एक लोकेशन चुने.
  • ऐसा constraint जोड़ें कि अगर लोकेशन A चुनी जाए तो लोकेशन D भी चुनी जाए.
  • ऐसा constraint जोड़ें कि अगर लोकेशन B चुनी जाए तो लोकेशन E भी चुनी जाए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

model = LpProblem("Loading Truck Problem", LpMinimize)
x = LpVariable.dicts('ship_', cust, cat='Binary')
model += lpSum([dist[i]*x[i] for i in cust])

# Define Constraint
model += ____ + ____ + ____ + ____ + ____ + ____ >= ____
model += ____ - ____ <= ___
model += ____ - ____ <= 0

model.solve()
for i in cust:
    print("{} status {}".format(i, x[i].varValue))
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