BaşlayınÜcretsiz başlayın

Vaka çalışmasının amaç fonksiyonu

Bir otomobil üreticisinin Kapasiteli Tesis Konumlandırma modeline ait vaka çalışmasına devam et. Sana dört adet Pandas veri çerçevesi demand, var_cost, fix_cost ve cap verildi; bunlar sırasıyla bölgesel talebi (bin adet araç), değişken üretim maliyetlerini (bin $US), sabit üretim maliyetlerini (bin $US) ve üretim kapasitesini (bin adet araç) içeriyor. Ayrıca iki Python listesi loc ve size de oluşturuldu; bunlar farklı konumları ve iki tür tesis kapasitesini içeriyor. Tüm bu değişkenler, görmen için konsola yazdırıldı. Modeli başlatan ve karar değişkenlerini tanımlayan kod senin için tamamlandı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Initialize, and Define Decision Vars.
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", LpMinimize)
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_", [(i,j) for i in loc for j in loc],
                     lowBound=0, upBound=None, cat='Continuous')
y = LpVariable.dicts("plant_", 
                     [(i,s) for s in size for i in loc], cat='Binary')

# Define objective function
model += (lpSum([fix_cost.loc[____,____] * ____[(____,____)] 
                 for s in ____ for i in ____])
          )
Kodu Düzenle ve Çalıştır