Mulai sekarangMulai gratis

Fungsi objektif studi kasus

Lanjutkan studi kasus model Capacitated Plant Location untuk pabrikan mobil. Anda diberikan empat data frame Pandas demand, var_cost, fix_cost, dan cap yang berisi permintaan per wilayah (ribu unit mobil), biaya produksi variabel (ribu $AS), biaya produksi tetap (ribu $AS), dan kapasitas produksi (ribu unit mobil). Dua daftar Python loc dan size juga telah dibuat, berisi lokasi-lokasi yang berbeda dan dua jenis kapasitas pabrik. Semua variabel ini telah dicetak ke konsol untuk Anda tinjau. Kode untuk inisialisasi dan pendefinisian variabel keputusan telah diselesaikan untuk Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Analitik Rantai Pasok dengan Python

Lihat Kursus

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Initialize, and Define Decision Vars.
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", LpMinimize)
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_", [(i,j) for i in loc for j in loc],
                     lowBound=0, upBound=None, cat='Continuous')
y = LpVariable.dicts("plant_", 
                     [(i,s) for s in size for i in loc], cat='Binary')

# Define objective function
model += (lpSum([fix_cost.loc[____,____] * ____[(____,____)] 
                 for s in ____ for i in ____])
          )
Edit dan Jalankan Kode