BaşlayınÜcretsiz başlayın

Vaka çalışması egzersizinin kısıtları

Bir otomobil üreticisinin Kapasiteli Tesis Yer Seçimi modeline ait vaka çalışmasına devam et. Sana dört Pandas veri çerçevesi demand, var_cost, fix_cost ve cap veriliyor; bunlar sırasıyla bölgesel talebi (bin adet araba), değişken üretim maliyetlerini (bin $US), sabit üretim maliyetlerini (bin $US) ve üretim kapasitesini (bin adet araba) içeriyor. Ayrıca iki Python listesi loc ve size de oluşturuldu; bunlar farklı konumları ve iki tip tesis kapasitesini tutuyor. Bu değişkenlerin tümü incelemen için konsola yazdırıldı. Karar değişkenlerini başlatan, tanımlayan ve amaç fonksiyonunu oluşturan 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, Define Decision Vars., and Objective Function
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')
model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s] * y[(i,s)] for s in size for i in loc])
          + lpSum([var_cost.loc[i,j] * x[(i,j)] for i in loc for j in loc]))

# Define the constraints
for j in loc:
    model += lpSum([____ for i in ____]) ____ demand.loc[____,'Dmd']
Kodu Düzenle ve Çalıştır