แบบฝึกหัดเงื่อนไขความต้องการแบบพึ่งพา

คุณกำลังพัฒนาแผนการผลิตสำหรับผลิตภัณฑ์ 5 รายการ (A ถึง E) โดยที่ผลิตภัณฑ์ E 1 หน่วยประกอบด้วยผลิตภัณฑ์ A 2 หน่วย และผลิตภัณฑ์ C 1 หน่วย ผลิตภัณฑ์ C ยังสามารถขายตรงให้ลูกค้าได้อีกด้วย ช่วงเวลาการวางแผนคือ 3 เดือน เป้าหมายคือกำหนดปริมาณการผลิตของแต่ละผลิตภัณฑ์ในแต่ละเดือนให้ตรงตามความต้องการของลูกค้า และลดต้นทุนรวมให้น้อยที่สุด

มี DataFrame ของ Pandas ชื่อ demand แสดงผลในคอนโซล ซึ่งเก็บข้อมูลความต้องการรายเดือนของลูกค้าสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ยังมีโค้ดของโมเดล PuLP สำหรับการกำหนดค่าเริ่มต้น ตัวแปรการตัดสินใจ ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ และเงื่อนไขที่กำหนดให้ปริมาณการผลิตมากกว่าหรือเท่ากับความต้องการ มาให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supply Chain Analytics ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

เติมโค้ดสำหรับเงื่อนไขที่รวมความต้องการแบบพึ่งพาของผลิตภัณฑ์ A และ C

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Initialize, Define Decision Vars., Objective Function, and Constraints
model = LpProblem("Aggregate Production Planning", LpMinimize)
time = [0, 1, 2]
prod = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
X = LpVariable.dicts("prod", [(t, p) for p in prod for t in time], 
                     lowBound=0, cat="Integer")
model += lpSum([costs.loc[t, p]*X[(t, p)] for p in prod for t in time])
for p in prod:
    for t in time:
        model += X[(t, p)] >= demand.loc[t, p]

# Define Dependent Demand Constraints
for t in time:
    model += ____ * X[(t, 'E')] <= X[(t, 'A')]
    model += ____ * X[(t, ____)] + demand.loc[t, ____] <= X[(t, ____)]

แก้ไขและรันโค้ด