Nozioni di base della modellazione con PuLP

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Questo esercizio fa parte del corso

Analytics per la supply chain con Python

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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La Programmazione Lineare (LP) è una tecnica chiave per l’ottimizzazione della supply chain. Il framework PuLP è uno strumento semplice da usare per lavorare con problemi LP e consente a chi programma di concentrarsi sulla modellazione. In questo capitolo impariamo le basi dei problemi LP e iniziamo a usare il framework PuLP per risolverli.

Exercise 1: Basi dell'ottimizzazione Exercise 2: LP o non IP?Exercise 3: Scegliere la routine di allenamento Exercise 4: Nozioni di base della modellazione con PuLP

Esercizio attuale

Exercise 5: Prime operazioni con LpProblem()Exercise 6: Esercizio semplice di pianificazione delle risorse Exercise 7: Uso di lpSum Exercise 8: Provare lpSum Exercise 9: Problema di pianificazione logistica

In questo capitolo continuiamo a imparare come modellare problemi LP e IP in PuLP. Vediamo anche come usare PuLP per problemi su larga scala. Inoltre, iniziamo il nostro caso di studio su come risolvere il modello di localizzazione di impianti con capacità (Capacitated Plant Location).

Exercise 1: Funzione dizionario LpVariable Exercise 2: Problema di pianificazione logistica 2 Exercise 3: Problema del commesso viaggiatore (TSP)Exercise 4: Esempio di problema di schedulazione Exercise 5: Problema di pianificazione dei lavoratori Exercise 6: Pianificazione della manutenzione preventiva Exercise 7: Localizzazione di impianti con capacità - caso di studio P1 Exercise 8: Rivedi i dati per il case study Exercise 9: Variabili decisionali del caso studio Exercise 10: Funzione obiettivo del caso di studio Exercise 11: Vincoli logici Exercise 12: Esercizio sui vincoli logici Exercise 13: Esercizio sui vincoli logici 2

Questo capitolo rivede alcuni errori comuni nella creazione dei vincoli e illustra il processo di risoluzione del modello. Una volta ottenuta una soluzione al nostro modello LP, come facciamo a capire se è corretta? In questo capitolo esaminiamo anche un processo per verificare la ragionevolezza (sanity check) dei risultati. Proseguiamo inoltre con il caso di studio sul modello di localizzazione di impianti con capacità completando tutti i vincoli necessari.

Exercise 1: Errori comuni nei vincoli Exercise 2: Esercizio sui vincoli di domanda dipendente Exercise 3: Esercizio sulla combinazione di vincoli Exercise 4: Localizzazione di impianti con capacità - caso di studio P2 Exercise 5: Vincoli dell'esercizio di studio di caso Exercise 6: Aggiungere un vincolo logico nell'esercizio del caso di studio Exercise 7: Risolvi il modello PuLP Exercise 8: Scegli lo stato del modello Exercise 9: Risoluzione dell'esercizio sul piano di produzione Exercise 10: Verifica di ragionevolezza della soluzione Exercise 11: Esercizio di revisione delle specifiche del modello Exercise 12: Esercizio di controllo di ragionevolezza

Nel capitolo finale rivediamo l’analisi di sensitività dei vincoli tramite shadow price e slack. Inoltre, vediamo come eseguire test di simulazione sui nostri modelli LP. Queste tecniche ci permettono di rispondere a diverse domande di business sui modelli, come la capacità disponibile e i costi incrementali. Infine, completiamo il nostro esercizio di caso di studio e ci concentriamo sull’uso di analisi di sensitività e test di simulazione per rispondere alle domande sul modello.

Exercise 1: Analisi di sensibilità dei prezzi ombra Exercise 2: Esercizio di analisi di sensitività Exercise 3: Esercizio su shadow price e slack pt1 Exercise 4: Esercizio su shadow price e slack pt2 Exercise 5: Localizzazione di impianti con capacità - caso di studio P3 Exercise 6: Risoluzione dell'esercizio di studio del caso del modello Exercise 7: Esercizio di caso di studio sulla sensibilità Exercise 8: Soluzione del test di simulazione Exercise 9: Esercizio: test di simulazione - soluzione Exercise 10: Esercizio sul rischio: cosa significa Exercise 11: Localizzazione di impianti con capacità - studio di caso P4 Exercise 12: Test di simulazione del modello con capacità Exercise 13: Esercizio: interpretare i risultati della simulazione Exercise 14: Riepilogo finale