용량 제약 모델의 시뮬레이션 테스트
자동차 제조사의 용량 제약 공장 입지(Capacitated Plant Location) 모델 사례 연구를 계속 진행해 볼게요. PuLP 모델은 이미 완성되어 풀렸으며, model 변수에 저장되어 있어요. 의사결정변수 x와 y는 각각 지역별 생산량과 공장 개설 여부를 나타냅니다. 추가로 두 개의 Python 리스트 loc와 size도 만들어 두었고, 각각 가능한 입지와 두 가지 공장 규모를 담고 있어요. 마지막으로 참고하실 수 있도록 모델의 입력 데이터가 콘솔에 출력되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 공급망 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define Objective
model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s] * y[(i,s)] for s in size for i in loc])
+ lpSum([(var_cost.loc[i,j] + ____)*x[(i,j)]
for i in loc for j in loc]))