แบบฝึกหัดกรณีศึกษา: การแก้ปัญหาโมเดล
ต่อกรณีศึกษา Capacitated Plant Location Model สำหรับโรงงานผลิตรถยนต์ โมเดล PuLP ได้ถูกสร้างและแก้ปัญหาให้คุณแล้ว และเก็บไว้ในตัวแปร model
ตัวแปรการตัดสินใจ x และ y แทนปริมาณการผลิตในแต่ละภูมิภาค และสถานะการเปิดโรงงานผลิตตามลำดับ นอกจากนี้ยังมี list ของ Python สองรายการ ได้แก่ loc และ size ซึ่งเก็บข้อมูลสถานที่ตั้งต่าง ๆ และประเภทกำลังการผลิตของโรงงานทั้งสองแบบ ข้อมูลนำเข้าของโมเดลได้ถูกพิมพ์ไปยังคอนโซลแล้วเพื่อใช้อ้างอิง
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supply Chain Analytics ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- พิมพ์ค่าปริมาณที่ผลิตและจัดส่งจากแต่ละภูมิภาคไปยังภูมิภาคอื่น
- จากนั้น พิมพ์สถานะของโรงงานในแต่ละภูมิภาคสำหรับกำลังการผลิตแบบต่ำและสูง
- สุดท้าย พิมพ์ค่าของฟังก์ชันวัตถุประสงค์
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Print the Production Quantities
o = [{'prod':'{} to {}'.format(i,j), 'quantity':x[(i,j)].____}
for i in ____ for j in ____]
print(pd.DataFrame(o))
# Print the Plant Values of the different regions
o = [{'lowCap':y[(i,size[0])].____, 'highCap':y[(i,size[1])].____}
for i in ____]
print(pd.DataFrame(o, index=loc))
# Print the Objective Value
print('Objective = ', ____)