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シャドープライスとスラック 演習 pt2

この演習では、今後4か月間の企業の生産計画に取り組みます。目的は、顧客需要を満たしつつ、生産費用（固定＋変動）と在庫保管コストを最小化するために、どれだけ生産すべきかを決めることです。各月の生産能力と需要には制約があります。

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

サンプルコードの下部付近を完成させ、制約のスラックを表示する Pandas DataFrame を作成してください。

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。

model = LpProblem("Production Planning", LpMinimize)
time = [1, 2, 3, 4]
s = LpVariable.dicts("stock_in", [0, 1, 2, 3, 4], lowBound=0, cat="Integer")
x = LpVariable.dicts("prod_in", time, lowBound=0, cat="Integer")
y = LpVariable.dicts("plant_on_", time, lowBound=0, cat="Binary")
model += lpSum([d.loc[t,"unit_prod"]*x[t] + d.loc[t,"unit_inv"]*s[t] 
                + d.loc[t,"fixed_setup"]*y[t] for t in time])
s[0] = 100
for t in time:
    model += s[t-1] + x[t] == d.loc[t,"demand"] + s[t]
    model += x[t] <= d.loc[t,"prod_cap"]*y[t]
model.solve()

# Print the Constraint Slack
o = [{'name':name, 'slack':____} 
     for ____, c in ____]
print(____)
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