New York と Atlanta の倉庫から、米国の East、South、Midwest、West の各地域に製品を出荷する際の輸送コストを最小化します。コンソールには、writeLP を使って出力した PuLP のモデル仕様が表示されています。これを参考に、最適な回答を選んでください。
writeLP
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
線形計画法（LP）は、サプライチェーン最適化の重要な手法です。PuLP フレームワークは、LP 問題を扱うための使いやすいツールで、プログラマがモデリングに集中できるようにしてくれます。この章では、LP 問題の基本を学び、PuLP フレームワークを使ってそれらを解く方法を学び始めます。
この章では、PuLP で LP と IP の問題をどのようにモデリングするかを引き続き学びます。さらに、PuLP を大規模問題に適用する方法にも触れます。また、容量制約付き工場配置モデル（Capacitated Plant Location）のケーススタディを開始します。
この章では、制約作成時によくあるミスを振り返り、モデルを解く一連の手順を確認します。LP モデルの解が得られたとして、それが正しいとどう判断すればよいでしょうか。この章では、結果の妥当性確認（サニティチェック）の進め方も学びます。さらに、ケーススタディである容量制約付き工場配置モデルを続け、必要な制約をすべて完成させます。
現在の演習
最終章では、シャドウプライス（双対価格）とスラックによる制約の感度分析を学びます。加えて、LP モデルのシミュレーションテストも扱います。これらの手法により、利用可能な能力や増分コストといった、モデルに関するビジネス上の疑問に答えられるようになります。最後に、ケーススタディ演習を仕上げ、感度分析とシミュレーションテストを使ってモデルに関する問いに答える方法に焦点を当てます。
