Kiểm tra độ hợp lý của lời giải

Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

lưu đồ chiến lược kiểm tra lời giải

Kiểm tra trạng thái mô hình

Không khả thi: Không có lời giải khả thi.
- Rà soát ràng buộc
Không bị chặn: Hàm mục tiêu không bị chặn; tối đa hóa/tối thiểu hóa sẽ tiến tới vô cực.
- Rà soát hàm mục tiêu
Không xác định: Có thể tồn tại lời giải tối ưu nhưng chưa tìm được.
- Có thể là lời giải tốt nhất hiện có
- Rà soát cách mô hình hóa bài toán

Kiểm tra kết quả có đúng kỳ vọng

Các biến quyết định và giá trị mục tiêu có trong phạm vi kỳ vọng?

Dựa trên hiểu biết về bài toán
Nếu "Có" → lời giải hợp lệ
Nếu "Không" → rà soát:
- Mã Python
- Dữ liệu
- Ghi tệp LP

Ghi LP

writeLP(filename)

filename = Tên tệp được tạo

Hiển thị:

Tên bài toán
Hàm mục tiêu và tối thiểu hóa hay tối đa hóa
Ràng buộc, gồm cả ràng buộc lên biến quyết định (Bounds)
Biến quyết định

Ví dụ mã

\* 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)

Tóm tắt

Chiến lược kiểm tra hợp lý

Kiểm tra trạng thái mô hình
Kiểm tra biến quyết định và mục tiêu trong phạm vi kỳ vọng
Dùng writeLP() khi cần

¡Vamos a practicar!

Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python