Rozwiązywanie modelu – ćwiczenie z przypadkiem studyjnym
Kontynuuj analizę przypadku studyjnego modelu lokalizacji zakładów produkcyjnych z ograniczonymi mocami (Capacitated Plant Location) dla producenta samochodów. Model PuLP został już zbudowany i rozwiązany – jest zapisany w zmiennej model.
Zmienne decyzyjne x i y reprezentują odpowiednio: ilości produkowane i dostarczane między regionami oraz informację o tym, czy dany zakład produkcyjny zostaje otwarty. Ponadto utworzono dwie listy Pythona – loc i size – zawierające dostępne lokalizacje oraz dwa typy pojemności zakładów. Dane wejściowe do modelu zostały wyświetlone w konsoli w celach informacyjnych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analityka łańcucha dostaw w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl wartości pokazujące, ile jest produkowane i transportowane z jednego regionu do drugiego.
- Następnie wyświetl status poszczególnych zakładów regionalnych o małej i dużej pojemności.
- Na koniec wyświetl wartość funkcji celu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print the Production Quantities
o = [{'prod':'{} to {}'.format(i,j), 'quantity':x[(i,j)].____}
for i in ____ for j in ____]
print(pd.DataFrame(o))
# Print the Plant Values of the different regions
o = [{'lowCap':y[(i,size[0])].____, 'highCap':y[(i,size[1])].____}
for i in ____]
print(pd.DataFrame(o, index=loc))
# Print the Objective Value
print('Objective = ', ____)