BaşlayınÜcretsiz başlayın

Gölge fiyatı ve slack egzersizi pt2

Bu egzersizde, bir şirketin önümüzdeki 4 ay için üretim planı üzerinde çalışıyorsun. Amacın, müşteri talebini karşılarken üretim (sabit + değişken) ve depolama maliyetlerini en aza indirmek için ne kadar üretileceğini belirlemek. Her ay için üretim kapasitesi ve talep üzerinde kısıtlar bulunuyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Örnek kodun alt kısmına yakın yerdeki kodu tamamlayarak, kısıtların slack (boşluk) değerlerini gösteren bir Pandas DataFrame oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

model = LpProblem("Production Planning", LpMinimize)
time = [1, 2, 3, 4]
s = LpVariable.dicts("stock_in", [0, 1, 2, 3, 4], lowBound=0, cat="Integer")
x = LpVariable.dicts("prod_in", time, lowBound=0, cat="Integer")
y = LpVariable.dicts("plant_on_", time, lowBound=0, cat="Binary")
model += lpSum([d.loc[t,"unit_prod"]*x[t] + d.loc[t,"unit_inv"]*s[t] 
                + d.loc[t,"fixed_setup"]*y[t] for t in time])
s[0] = 100
for t in time:
    model += s[t-1] + x[t] == d.loc[t,"demand"] + s[t]
    model += x[t] <= d.loc[t,"prod_cap"]*y[t]
model.solve()

# Print the Constraint Slack
o = [{'name':name, 'slack':____} 
     for ____, c in ____]
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır