Bağımlı talep kısıtı egzersizi
5 üründen (A'dan E'ye) oluşan bir üretim planı geliştiriyorsun. E ürününün bir birimi, 2 birim A ve 1 birim C'den oluşur. C ürünü ayrıca doğrudan müşterilere de satılır. Planlama ufkun 3 aydır. Amaç, müşteri talebini karşılayacak ve toplam maliyeti en aza indirecek şekilde her ay her üründen ne kadar üretileceğini belirlemek.
Konsolda demand adlı bir Pandas DataFrame'i yazdırılmıştır ve her ürün için aylık müşteri talebini içerir. Ayrıca, PuLP modelini başlatmak, karar değişkenlerini tanımlamak, amaç fonksiyonunu kurmak ve üretimin talebe büyük veya eşit olmasını sağlayan kısıtları eklemek için gerekli kod sana verilmiştir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği
Egzersiz talimatları
- A ve C ürünleri için bağımlı talebi içeren kısıtların kodunu tamamla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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, ____)]