Wypróbowanie lpSum
W tym ćwiczeniu produkujesz dwa rodzaje lodów (premium i budżetowe), używając śmietanki, pełnego mleka i cukru. Wersja premium zawiera więcej śmietanki niż wersja budżetowa. Twoim celem jest znalezienie takiego zestawu składników, który minimalizuje łączny koszt ich zakupu.
| Składnik | $/szklanka |
|---|---|
| Śmietanka | $1,5 |
| Mleko | $0,125 |
| Cukier | $0,10 |
Przygotowano dla ciebie dwie listy: prod_type i ingredient, a także słownik var_dict zawierający zmienne decyzyjne modelu. Możesz je sprawdzić w konsoli.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analityka łańcucha dostaw w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zdefiniuj funkcję celu, używając
lpSum()wraz z wyrażeniem listowym i danymi z tabeli powyżej. Iteruj po typach produktów i mnóż zmienną ze słownika przez odpowiedni koszt składnika.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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 ____])