Uso de lpSum

Analítica de la cadena de suministro en Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

De simple a complejo

Ejemplo simple de panadería

# Define Decision Variables
A = LpVariable('A', lowBound=0, cat='Integer')
B = LpVariable('B', lowBound=0, cat='Integer')

Ejemplo de panadería más complejo

# Define Decision Variables
A = LpVariable('A', lowBound=0, cat='Integer')
B = LpVariable('B', lowBound=0, cat='Integer')
C = LpVariable('C', lowBound=0, cat='Integer')
D = LpVariable('D', lowBound=0, cat='Integer')
E = LpVariable('E', lowBound=0, cat='Integer')
F = LpVariable('F', lowBound=0, cat='Integer')

De simple a complejo

Función objetivo del ejemplo complejo de panadería

# Define Objective Function
model += 20*A + 40*B + 33*C + 14*D + 6*E + 60*F

Hace falta un método para escalar

Imagen de función con muchas variables

Uso de lpSum()

lpSum(vector)

vector = lista de expresiones lineales

Por tanto...

# Define Objective Function
model += 20*A + 40*B + 33*C + 14*D + 6*E + 60*F

Equivale a...

# Define Objective Function
var_list = [20*A, 40*B, 33*C, 14*D, 6*E, 60*F]
model += lpSum(var_list)

lpSum con list comprehension

# Define Objective Function
cake_types = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
profit_by_cake = {"A":20, "B":40, "C":33, "D":14, "E":6, "F":60}
var_dict = {"A":A, "B":B, "C":C, "D":D, "E":E, "F":F}

model += lpSum([profit_by_cake[type] * var_dict[type] 
                for type in cake_types])

Resumen

Necesitas sumar muchas variables
lpSum()
Usado en list comprehension

¡Vamos a practicar!

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