Vaka çalışmasının karar değişkenleri
Bir otomobil üreticisinin Kapasiteli Tesis Konumlandırma modeline ait vaka çalışmasına devam et. Sana dört Pandas veri çerçevesi verildi: bölgesel talep (bin adet araba) için demand, değişken üretim maliyetleri (bin $US) için var_cost, sabit üretim maliyetleri (bin $US) için fix_cost ve üretim kapasitesi (bin adet araba) için cap. Bu değişkenlerin tümü inceleyebilmen için konsola yazdırıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği
Egzersiz talimatları
- Sınıfı başlat.
LpVariable.dictsve Python'un liste üreteçlerini kullanarak karar değişkenlerini tanımla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Initialize Class
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", ____)
# Define Decision Variables
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_",
[(i,j) for ____ in ____ for ____ in ____],
lowBound=____, upBound=____, cat=_____)
y = LpVariable.dicts("plant_",
[____ for ____ in ____ for ____ in ____], cat=____)