Mulai sekarangMulai gratis

Latihan kendala permintaan terdependensi

Anda sedang menyusun rencana produksi untuk 5 produk (A hingga E). Satu unit produk E terdiri atas 2 unit A dan 1 unit C. Produk C juga dijual langsung ke pelanggan. Horison perencanaan Anda adalah 3 bulan. Anda ingin menentukan berapa banyak setiap produk yang harus diproduksi per bulan untuk memenuhi permintaan pelanggan dan meminimalkan total biaya.

Sebuah DataFrame Pandas bernama demand dicetak di konsol dan berisi permintaan pelanggan bulanan untuk setiap produk. Selain itu, kode model PuLP untuk inisialisasi, mendefinisikan variabel keputusan, fungsi objektif, dan kendala agar produksi lebih besar atau sama dengan permintaan telah disediakan untuk Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Analitik Rantai Pasok dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Lengkapi kode untuk kendala yang mencakup permintaan terdependensi untuk produk A dan C.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Initialize, Define Decision Vars., Objective Function, and Constraints
model = LpProblem("Aggregate Production Planning", LpMinimize)
time = [0, 1, 2]
prod = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
X = LpVariable.dicts("prod", [(t, p) for p in prod for t in time], 
                     lowBound=0, cat="Integer")
model += lpSum([costs.loc[t, p]*X[(t, p)] for p in prod for t in time])
for p in prod:
    for t in time:
        model += X[(t, p)] >= demand.loc[t, p]

# Define Dependent Demand Constraints
for t in time:
    model += ____ * X[(t, 'E')] <= X[(t, 'A')]
    model += ____ * X[(t, ____)] + demand.loc[t, ____] <= X[(t, ____)]
Edit dan Jalankan Kode