lpSum 사용해 보기
이 연습 문제에서는 프리미엄과 저가형 두 가지 아이스크림을 헤비 크림, 우유, 설탕을 사용해 만듭니다. 프리미엄 버전은 저가형보다 크림 함량이 더 많습니다. 목표는 원재료의 총비용을 최소화하는 재료 배합을 찾는 것입니다.
| Ingredient | $/cup |
|---|---|
| Cream | $1.5 |
| Milk | $0.125 |
| Sugar | $0.10 |
prod_type와 ingredient라는 두 개의 Python 리스트가 준비되어 있고, 의사결정변수를 담은 사전 var_dict도 제공되어 있습니다. 콘솔에서 확인해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 공급망 분석
연습 안내
- 위 표의 정보를 활용해 리스트 컴프리헨션과
lpSum()으로 목적함수를 정의하세요. 제품 유형을 순회하며 사전의 변수를 해당 원재료 단가와 곱해 주세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 ____])