LpVariable 딕셔너리 함수

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이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 공급망 분석

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Linear Programming(LP)은 공급망 최적화의 핵심 기법입니다. PuLP 프레임워크는 LP 문제를 쉽게 다룰 수 있게 해 주며, 프로그래머가 모델링에 집중하도록 도와줍니다. 이 장에서는 LP 문제의 기본을 배우고, PuLP 프레임워크를 활용해 문제를 해결하는 방법을 익히기 시작합니다.

Exercise 1: 최적화 기초 Exercise 2: LP일까요, IP가 아닐까요?Exercise 3: 운동 루틴 선택하기 Exercise 4: PuLP 모델링 기초 Exercise 5: LpProblem() 시작하기 Exercise 6: 간단한 자원 스케줄링 연습 문제 Exercise 7: lpSum 사용하기 Exercise 8: lpSum 사용해 보기 Exercise 9: 물류 계획 문제

이번 장에서는 PuLP에서 LP와 IP 문제를 모델링하는 방법을 계속 학습합니다. 더 나아가 대규모 문제에 PuLP를 적용하는 방법도 다룹니다. 또한 수용능력 제약이 있는 공장 입지(Capacitated Plant Location) 모델을 사례 연구로 도입해 해결 과정을 시작합니다.

Exercise 1: LpVariable 딕셔너리 함수

현재 연습

Exercise 2: 물류 계획 문제 2 Exercise 3: 외판원 순회 문제 (TSP)Exercise 4: 스케줄링 문제 예시 Exercise 5: 작업자 스케줄링 문제 Exercise 6: 예방 정비 일정 수립 Exercise 7: 용량 제한 공장 입지 - 사례 연구 P1 Exercise 8: 사례 연구용 데이터 검토 Exercise 9: 사례 연구의 의사결정변수 Exercise 10: 사례 연구의 목적 함수 Exercise 11: 논리적 제약조건 Exercise 12: 논리 제약 연습 문제 Exercise 13: 논리 제약 연습 2

이 장에서는 제약식을 만들 때 흔히 발생하는 실수를 점검하고, 모델을 풀이하는 절차를 단계별로 살펴봅니다. LP 모델의 해를 얻은 뒤, 그것이 타당한지 어떻게 확인할 수 있을까요? 합리성 점검(일명 sanity check) 과정을 함께 검토합니다. 나아가 사례 연구로 진행 중인 수용능력 제약 공장 입지 모델의 모든 필요한 제약식을 완성합니다.

Exercise 1: 제약 조건에서 흔히 하는 실수 Exercise 2: 종속 수요 제약 조건 연습 문제 Exercise 3: 제약 결합 연습 문제 Exercise 4: 용량 제한 공장 입지 - 사례 연구 P2 Exercise 5: 사례 연구 연습: 제약식 Exercise 6: 사례 연구 연습: 논리 제약 추가하기 Exercise 7: PuLP 모델 풀기 Exercise 8: 모델 상태 선택 연습 문제 Exercise 9: 생산 계획 풀이 연습 문제 Exercise 10: 해 해결 결과 합리성 점검 Exercise 11: 모델 사양 검토 연습 문제 Exercise 12: 타당성 점검 연습 문제

마지막 장에서는 그림자 가격(shadow price)과 여유(slack)를 통한 제약식 민감도 분석을 학습합니다. 또한 LP 모델의 시뮬레이션 테스트를 살펴봅니다. 이러한 기법은 가용 용량, 한계 비용 등 모델과 관련된 다양한 비즈니스 질문에 답하는 데 도움을 줍니다. 끝으로 사례 연구를 마무리하면서, 민감도 분석과 시뮬레이션 테스트를 활용해 모델에 대한 질문에 답하는 데 집중합니다.

Exercise 1: 섀도 가격 민감도 분석 Exercise 2: 민감도 분석 연습 문제 Exercise 3: 그림자 가격과 슬랙 연습 1부 Exercise 4: 그림자 가격과 슬랙 연습 pt2 Exercise 5: 용량 고려 공장 입지 - 사례 연구 P3 Exercise 6: 모델 사례 연구 연습 풀기 Exercise 7: 민감도 분석 사례 연습 Exercise 8: 시뮬레이션 테스트 해답 Exercise 9: 시뮬레이션 테스트 해결 연습 문제 Exercise 10: 위험은 무엇일까요 연습 문제 Exercise 11: 용량 제한 공장 입지 - 사례 연구 P4 Exercise 12: 용량 제약 모델의 시뮬레이션 테스트 Exercise 13: 시뮬레이션 결과 해석 연습 문제 Exercise 14: 최종 요약