ПочатиПочніть безкоштовно

Цільова функція кейс-стаді

Продовжте кейс-стаді моделі розміщення виробничих потужностей із обмеженнями (Capacitated Plant Location) для автовиробника. Вам надано чотири датафрейми Pandas — demand, var_cost, fix_cost і cap, що містять регіональний попит (тис. авто), змінні виробничі витрати (тис. $US), фіксовані виробничі витрати (тис. $US) та виробничі потужності (тис. авто). Також створено два списки Python — loc і size, які містять доступні локації та два типи потужностей заводів. Усі ці змінні виведено в консоль для перегляду. Код ініціалізації та визначення змінних рішення вже підготовлено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Аналітика ланцюга постачань у Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 ____])
          )
Редагувати та запускати код