求解模型案例练习
继续汽车制造商的"有容量限制的工厂选址"模型案例研究。PuLP 模型已为您构建并求解，保存在变量 model 中。
决策变量 x 和 y 分别表示各区域的生产与运输数量，以及是否开启某个生产工厂。此外，已创建两个 Python 列表 loc 和 size，其中包含不同的地点与两种工厂产能类型。最后，模型的输入数据已打印到控制台，供您参考。
本练习是课程的一部分
Python 供应链分析
练习说明
- 打印从一个区域生产并运输到另一个区域的数量取值。
- 接着，打印不同地区低产能与高产能工厂的状态取值。
- 最后，打印目标函数值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Print the Production Quantities
o = [{'prod':'{} to {}'.format(i,j), 'quantity':x[(i,j)].____}
for i in ____ for j in ____]
print(pd.DataFrame(o))
# Print the Plant Values of the different regions
o = [{'lowCap':y[(i,size[0])].____, 'highCap':y[(i,size[1])].____}
for i in ____]
print(pd.DataFrame(o, index=loc))
# Print the Objective Value
print('Objective = ', ____)