사례 연구의 의사결정변수
자동차 제조사의 Capacitated Plant Location 모델 사례 연구를 계속 진행해 보세요. 지역 수요(천 대), 변동 생산비(천 달러), 고정 생산비(천 달러), 생산 능력(천 대)을 담은 네 개의 Pandas 데이터프레임 demand, var_cost, fix_cost, cap가 제공됩니다. 모든 변수가 확인하실 수 있도록 콘솔에 출력되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 공급망 분석
연습 안내
- 클래스를 초기화하세요.
LpVariable.dicts와 Python 리스트 컴프리헨션을 사용해 의사결정변수를 정의하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize Class
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", ____)
# Define Decision Variables
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_",
[(i,j) for ____ in ____ for ____ in ____],
lowBound=____, upBound=____, cat=_____)
y = LpVariable.dicts("plant_",
[____ for ____ in ____ for ____ in ____], cat=____)