ПочатиПочніть безкоштовно

Вправа з тіньовими цінами та запасом міцності, ч. 2

У цій вправі ви працюєте над планом виробництва компанії на наступні 4 місяці. Ваше завдання — визначити, скільки потрібно виготовити продукції, щоб мінімізувати витрати на виробництво (постійні + змінні) та зберігання і водночас задовольнити попит клієнтів. Існують обмеження на виробничі потужності та попит кожного місяця.

Ця вправа є частиною курсу

Аналітика ланцюга постачань у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Доповніть код у нижній частині зразка, щоб створити датафрейм Pandas, який показує запас міцності (slack) для обмежень.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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(____)
Редагувати та запускати код