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論理制約 演習 2

あなたはトラック配送センターで、6 つの顧客ロケーションのうちどこにトラックを送るかを決める必要があります。目的は、トラックが走行する距離の合計を最小化することです。

Location Distance
A 86
B 95
C 205
D 229
E 101
F 209

各顧客ロケーションの距離と名称を格納した辞書 dist とリスト cust が用意されています。これらの入力はコンソールに表示されています。

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

  • モデルが少なくとも 1 つのロケーションを選択するように制約を更新します。
  • ロケーション A が選択された場合にロケーション D も選択されるよう、制約を追加します。
  • ロケーション B が選択された場合にロケーション E も選択されるよう、制約を追加します。

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。

model = LpProblem("Loading Truck Problem", LpMinimize)
x = LpVariable.dicts('ship_', cust, cat='Binary')
model += lpSum([dist[i]*x[i] for i in cust])

# Define Constraint
model += ____ + ____ + ____ + ____ + ____ + ____ >= ____
model += ____ - ____ <= ___
model += ____ - ____ <= 0

model.solve()
for i in cust:
    print("{} status {}".format(i, x[i].varValue))
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