Biến quyết định của nghiên cứu tình huống
Tiếp tục nghiên cứu tình huống về mô hình Định vị Nhà máy có Ràng buộc công suất cho một hãng sản xuất ô tô. Bạn được cung cấp bốn DataFrame của Pandas: demand, var_cost, fix_cost và cap, lần lượt chứa nhu cầu theo vùng (nghìn xe), chi phí sản xuất biến đổi (nghìn USD), chi phí sản xuất cố định (nghìn USD) và công suất sản xuất (nghìn xe). Tất cả các biến này đã được in ra bảng điều khiển để bạn xem.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo lớp.
- Định nghĩa các biến quyết định bằng
LpVariable.dictsvà list comprehension của Python.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Initialize Class
model = LpProblem("Capacitated Plant Location Model", ____)
# Define Decision Variables
loc = ['USA', 'Germany', 'Japan', 'Brazil', 'India']
size = ['Low_Cap','High_Cap']
x = LpVariable.dicts("production_",
[(i,j) for ____ in ____ for ____ in ____],
lowBound=____, upBound=____, cat=_____)
y = LpVariable.dicts("plant_",
[____ for ____ in ____ for ____ in ____], cat=____)