ÎncepețiÎncepe gratuit

Variabilele de decizie ale studiului de caz

Continuă studiul de caz al modelului Capacitated Plant Location pentru un producător auto. Ai la dispoziție patru DataFrame-uri Pandas — demand, var_cost, fix_cost și cap — care conțin cererea regională (mii de mașini), costurile variabile de producție (mii USD), costurile fixe de producție (mii USD) și capacitatea de producție (mii de mașini). Toate aceste variabile au fost afișate în consolă pentru referință.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analitică în lanțul de aprovizionare cu Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează clasa.
  • Definește variabilele de decizie folosind LpVariable.dicts și list comprehension din Python.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Initialize Class
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", ____)

# Define Decision Variables
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_",
                     [(i,j) for ____ in ____ for ____ in ____],
                     lowBound=____, upBound=____, cat=_____)
y = LpVariable.dicts("plant_", 
                     [____ for ____ in ____ for ____ in ____], cat=____)
Editează și rulează codul