แบบฝึกหัดข้อจำกัดเชิงตรรกะ 2
คุณทำงานที่ศูนย์กระจายสินค้าด้านการขนส่ง และต้องตัดสินใจว่าจะส่งรถบรรทุกไปยังลูกค้าสถานที่ใดบ้างจากทั้งหมด 6 แห่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อลดระยะทางที่รถบรรทุกต้องเดินทาง
| สถานที่ | ระยะทาง |
|---|---|
| A | 86 |
| B | 95 |
| C | 205 |
| D | 229 |
| E | 101 |
| F | 209 |
ได้สร้างดิกชันนารี dist และลิสต์ cust ไว้ให้แล้ว โดยเก็บข้อมูลระยะทางและชื่อของสถานที่ลูกค้าแต่ละแห่ง ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ถูกแสดงผลใน console ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supply Chain Analytics ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- อัปเดตข้อจำกัดให้โมเดลเลือกสถานที่อย่างน้อยหนึ่งแห่ง
- เพิ่มข้อจำกัดที่ระบุว่าหากเลือกสถานที่ A แล้ว จะต้องเลือกสถานที่ D ด้วย
- เพิ่มข้อจำกัดที่ระบุว่าหากเลือกสถานที่ B แล้ว จะต้องเลือกสถานที่ E ด้วย
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
model = LpProblem("Loading Truck Problem", LpMinimize)
x = LpVariable.dicts('ship_', cust, cat='Binary')
model += lpSum([dist[i]*x[i] for i in cust])
# Define Constraint
model += ____ + ____ + ____ + ____ + ____ + ____ >= ____
model += ____ - ____ <= ___
model += ____ - ____ <= 0
model.solve()
for i in cust:
print("{} status {}".format(i, x[i].varValue))