Test di simulazione del modello con capacità
Prosegui con il caso di studio del modello di Localizzazione di Impianti con Capacità per un produttore di auto. Il modello PuLP è stato completato e risolto per te. È salvato nella variabile model. Le variabili decisionali x e y rappresentano rispettivamente le quantità prodotte nelle diverse regioni e l’apertura o meno di un impianto. Inoltre, sono state create due liste Python, loc e size, che contengono le diverse località e i due tipi di capacità dell’impianto. Infine, i dati di input del modello sono stati stampati in console come riferimento.
Questo esercizio fa parte del corso
Analytics per la supply chain con Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Define Objective
model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s] * y[(i,s)] for s in size for i in loc])
+ lpSum([(var_cost.loc[i,j] + ____)*x[(i,j)]
for i in loc for j in loc]))