ÎncepețiÎncepe gratuit

Exercițiu privind prețul umbră și slack – partea 2

În acest exercițiu lucrezi la planul de producție al unei companii pentru următoarele 4 luni. Scopul tău este să determini cantitatea care trebuie produsă pentru a minimiza costurile de producție (fixe și variabile) și costurile de depozitare, satisfăcând în același timp cererea clienților. Există constrângeri privind capacitatea de producție și cererea în fiecare lună.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analitică în lanțul de aprovizionare cu Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează codul, în partea de jos a codului exemplu, pentru a crea un DataFrame Pandas care să afișeze slack-ul constrângerilor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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(____)
Editează și rulează codul