Verificando a solução

Análise de Cadeia de Suprimentos em Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

fluxo da estratégia de solução

Checar o status do modelo

Inviável: Não há soluções viáveis.
- Revise as restrições
Ilimitado: A função objetivo não é limitada; maximizar/minimizar tende ao infinito.
- Revise a função objetivo
Indefinido: A solução ótima pode existir, mas não foi encontrada.
- Talvez a melhor solução disponível
- Revise como você modelou o problema

Checar se os resultados fazem sentido

As variáveis de decisão e o valor do objetivo estão no intervalo esperado?

Com base no entendimento do problema
Se "Sim": solução válida
Se "Não": revise:
- Código Python
- Dados
- Escreva o arquivo LP

Escrever LP

writeLP(filename)

filename = Nome do arquivo a ser criado

Mostra:

Nome do problema
Função objetivo e se é minimização ou maximização
Restrições, incluindo limites das variáveis de decisão (Bounds)
Variáveis de decisão

Exemplo de código

\* Aggregate Production Planning *\
Minimize
OBJ: 20 prod_('A',_0) + 17 prod_('A',_1) 
    + 18 prod_('A',_2) + 15 prod_('B',_0) 
    + 16 prod_('B',_1) + 15 prod_('B',_2)
Subject To
_C1: prod_('A',_0) >= 0
_C2: prod_('A',_1) >= 0
_C3: prod_('A',_2) >= 0
_C4: prod_('B',_0) >= 8
_C5: prod_('B',_1) >= 7
_C6: prod_('B',_2) >= 6

Bounds
0 <= prod_('A',_0)
0 <= prod_('A',_1)
0 <= prod_('A',_2)
0 <= prod_('B',_0)
0 <= prod_('B',_1)
0 <= prod_('B',_2)
Generals
prod_('A',_0)
prod_('A',_1)
prod_('A',_2)
prod_('B',_0)
prod_('B',_1)
prod_('B',_2)

Resumo

Estratégia de verificação

Checar o status do modelo
Verificar variáveis de decisão e objetivo no intervalo esperado
Usar writeLP() se precisar

Vamos praticar!

Análise de Cadeia de Suprimentos em Python