ลองใช้ lpSum
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะผลิตไอศกรีม 2 ประเภท ได้แก่ ระดับพรีเมียมและระดับประหยัด โดยใช้ส่วนผสม 3 อย่าง คือ ครีมหนัก นมสด และน้ำตาล ไอศกรีมระดับพรีเมียมจะมีครีมมากกว่าระดับประหยัด เป้าหมายคือหาสัดส่วนผสมที่ทำให้ต้นทุนวัตถุดิบรวมต่ำที่สุด
| ส่วนผสม | ราคา/ถ้วย |
|---|---|
| ครีม | $1.5 |
| นม | $0.125 |
| น้ำตาล | $0.10 |
ได้สร้าง Python list ชื่อ prod_type และ ingredient ไว้ให้แล้ว พร้อมกับ dictionary ชื่อ var_dict ที่เก็บตัวแปรตัดสินใจของโมเดล สามารถสำรวจข้อมูลเหล่านี้ได้ใน console
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supply Chain Analytics ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดฟังก์ชันวัตถุประสงค์โดยใช้
lpSum()ร่วมกับ list comprehension และข้อมูลต้นทุนในตารางด้านบน โดยวนซ้ำตามประเภทผลิตภัณฑ์และคูณตัวแปรใน dictionary ด้วยต้นทุนของส่วนผสมที่ถูกต้อง
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Define Objective Function
model += lpSum([1.5 * var_dict[(i, 'cream')]
+ ____ * var_dict[(i, 'milk')]
+ ____ * var_dict[(i, ____)]
# Iterate over product types
for i in ____])