Localização de plantas com capacidade – estudo de caso P1

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Este exercício faz parte do curso

Análise de Cadeia de Suprimentos em Python

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Programação Linear (LP) é uma técnica fundamental para otimização da cadeia de suprimentos. O framework PuLP é uma ferramenta fácil de usar para trabalhar com problemas de LP e permite que você foque na modelagem. Neste capítulo, você aprende o básico sobre problemas de LP e começa a usar o PuLP para resolvê-los.

Exercise 1: Noções básicas de otimização Exercise 2: Ser LP ou não ser IP?Exercise 3: Escolhendo a rotina de exercícios Exercise 4: Noções básicas de modelagem com PuLP Exercise 5: Começando com LpProblem()Exercise 6: Exercício simples de programação de recursos Exercise 7: Usando lpSum Exercise 8: Experimentando o lpSum Exercise 9: Problema de planejamento logístico

Neste capítulo, continuamos aprendendo como modelar problemas de LP e IP no PuLP. Também abordamos como usar o PuLP em problemas de grande escala. Além disso, iniciamos nosso estudo de caso sobre como resolver o modelo de localização de plantas com capacidade limitada (Capacitated Plant Location).

Exercise 1: Função de dicionário LpVariable Exercise 2: Problema de planejamento logístico 2 Exercise 3: Problema do caixeiro-viajante (TSP)Exercise 4: Exemplo de um problema de programação de horários Exercise 5: Problema de alocação de trabalhadores Exercise 6: Programação de manutenção preventiva Exercise 7: Localização de plantas com capacidade – estudo de caso P1

Exercício atual

Exercise 8: Revisar dados para o estudo de caso Exercise 9: Variáveis de decisão do estudo de caso Exercise 10: Função objetivo do estudo de caso Exercise 11: Restrições lógicas Exercise 12: Exercício de restrição lógica Exercise 13: Exercício de restrições lógicas 2

Este capítulo revisa alguns erros comuns ao criar restrições e percorre o processo de resolver o modelo. Depois de obter uma solução para nosso modelo de LP, como saber se ela está correta? Aqui também revisamos um processo de verificação de razoabilidade (sanity check) dos resultados. Além disso, continuamos o estudo de caso do modelo de localização de plantas com capacidade limitada, concluindo todas as restrições necessárias.

Exercise 1: Erros comuns em restrições Exercise 2: Exercício de restrição de demanda dependente Exercise 3: Exercício de combinação de restrições Exercise 4: Localização de plantas com capacidade – estudo de caso P2 Exercise 5: Restrições do exercício do estudo de caso Exercise 6: Adicionando restrição lógica no exercício do estudo de caso Exercise 7: Resolver o modelo no PuLP Exercise 8: Escolha o status do modelo Exercise 9: Exercício: resolvendo o plano de produção Exercise 10: Verificando a razoabilidade da solução Exercise 11: Exercício de revisão da especificação do modelo Exercise 12: Exercício de verificação de razoabilidade

No capítulo final, revisamos a análise de sensibilidade das restrições por meio de preços-sombra e folga. Também analisamos testes de simulação nos modelos de LP. Essas técnicas permitem responder a diferentes questões de negócio sobre nossos modelos, como capacidade disponível e custos incrementais. Por fim, concluímos nosso estudo de caso, focando no uso de análise de sensibilidade e testes de simulação para responder perguntas sobre o modelo.

Exercise 1: Análise de sensibilidade por preço-sombra Exercise 2: Exercício de análise de sensibilidade Exercise 3: Exercício de preço-sombra e folga pt1 Exercise 4: Exercício de preço-sombra e folga, parte 2 Exercise 5: Localização de planta com capacidade — estudo de caso P3 Exercise 6: Resolvendo o exercício do estudo de caso do modelo Exercise 7: Exercício de estudo de caso: análise de sensibilidade Exercise 8: Solução do teste de simulação Exercise 9: Exercício de solução com teste de simulação Exercise 10: Qual é o risco Exercise 11: Localização de planta com capacidade — estudo de caso P4 Exercise 12: Teste de simulação do modelo com capacidade Exercise 13: Exercício: interpretando os resultados da simulação Exercise 14: Resumo final