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lpSum を試してみましょう

この演習では、ヘビークリーム、牛乳、砂糖を使って、プレミアム版と予算版の2種類のアイスクリームを作ります。プレミアム版は予算版よりもクリームを多く含みます。ここでは、原材料の合計コストを最小化する材料の配合を求めます。

Ingredient $/cup
Cream $1.5
Milk $0.125
Sugar $0.10

Python のリスト prod_type と ingredient、およびモデルの意思決定変数を格納した辞書 var_dict が用意されています。コンソールで中身を確認できます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶサプライチェーン分析

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演習の手順

  • 上の表の情報を使い、リスト内包表記と lpSum() で目的関数を定義します。製品タイプをループし、辞書の変数に対応する原材料コストを掛け合わせてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Define Objective Function
model += lpSum([1.5 * var_dict[(i, 'cream')] 
                + ____ * var_dict[(i, 'milk')] 
                + ____ * var_dict[(i, ____)]
                
                # Iterate over product types
                for i in ____])
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