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Exercício de preço-sombra e folga, parte 2

Neste exercício, você está trabalhando no plano de produção de uma empresa para os próximos 4 meses. Seu objetivo é determinar quanto deve ser produzido para minimizar os custos de produção (fixos + variáveis) e de armazenamento, atendendo à demanda dos clientes. Existem restrições de capacidade de produção e de demanda em cada mês.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Cadeia de Suprimentos em Python

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Instruções do exercício

Complete o código, perto do final do código de exemplo, para criar um DataFrame do Pandas que mostre a folga das restrições.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

model = LpProblem("Production Planning", LpMinimize)
time = [1, 2, 3, 4]
s = LpVariable.dicts("stock_in", [0, 1, 2, 3, 4], lowBound=0, cat="Integer")
x = LpVariable.dicts("prod_in", time, lowBound=0, cat="Integer")
y = LpVariable.dicts("plant_on_", time, lowBound=0, cat="Binary")
model += lpSum([d.loc[t,"unit_prod"]*x[t] + d.loc[t,"unit_inv"]*s[t] 
                + d.loc[t,"fixed_setup"]*y[t] for t in time])
s[0] = 100
for t in time:
    model += s[t-1] + x[t] == d.loc[t,"demand"] + s[t]
    model += x[t] <= d.loc[t,"prod_cap"]*y[t]
model.solve()

# Print the Constraint Slack
o = [{'name':name, 'slack':____} 
     for ____, c in ____]
print(____)
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