Teste de simulação do modelo com capacidade
Dê continuidade ao estudo de caso do modelo Capacitated Plant Location de uma montadora de carros. O modelo em PuLP já foi concluído e resolvido para você. Ele está armazenado na variável model. As variáveis de decisão x e y representam, respectivamente, as quantidades produzidas nas diferentes regiões e se uma planta de produção é aberta. Além disso, duas listas do Python, loc e size, também foram criadas, contendo os diferentes locais e os dois tipos de capacidades de planta. Por fim, os dados de entrada do modelo foram impressos no console para sua referência.
Este exercicio faz parte do curso
Análise de Cadeia de Suprimentos em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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]))