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केस स्टडी के decision variables

Car manufacture के Capacitated Plant Location मॉडल की केस स्टडी जारी रखें. आपको चार Pandas data frames demand, var_cost, fix_cost, और cap दिए गए हैं, जिनमें क्रमशः regional demand (हज़ार कारें), variable production costs (हज़ार $US), fixed production costs (हज़ार $US), और production capacity (हज़ार कारें) हैं. ये सभी वैरिएबल आपके देखने के लिए console पर प्रिंट किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • क्लास initialize करें.
  • LpVariable.dicts और Python की list comprehension का उपयोग करके decision variables परिभाषित करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Initialize Class
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", ____)

# Define Decision Variables
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_",
                     [(i,j) for ____ in ____ for ____ in ____],
                     lowBound=____, upBound=____, cat=_____)
y = LpVariable.dicts("plant_", 
                     [____ for ____ in ____ for ____ in ____], cat=____)
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