Các lỗi ràng buộc thường gặp

Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Ràng buộc nhu cầu phụ thuộc

Ngữ cảnh

Kế hoạch sản xuất
Lập kế hoạch cho 2 sản phẩm (A và B)
Lập kế hoạch cho 3 tháng (Jan - Mar)
A là đầu vào để sản xuất B

Bài toán ràng buộc

Với mỗi đơn vị B, cần ít nhất 3 đơn vị A

Ràng buộc nhu cầu phụ thuộc

Với mỗi đơn vị B, cần ít nhất 3 đơn vị A

3B ≤ A
3(2) ≤ A
6 ≤ A

Lỗi thường gặp:

B ≤ 3A
3B = A

Ví dụ mã

from pulp import *
demand = {'A':[0,0,0],'B':[8,7,6]}
costs = {'A':[20,17,18],'B':[15,16,15]}

# Initialize Model
model = LpProblem("Aggregate Production Planning",
                   LpMinimize)

# Define Variables
time = [0, 1, 2]
prod = ['A', 'B']
X = LpVariable.dicts(
     "prod", [(p, t) for p in prod for t in time], 
      lowBound=0, cat="Integer")

# Define Objective
model += lpSum([costs[p][t] * X[(p, t)] 
                for p in prod for t in time])

# Define Constraint So Production is >= Demand
for p in prod:
    for t in time:
        model += X[(p, t)] >= demand[p][t]

Ví dụ mã (tiếp)

for t in time:
    model += 3*X[('B',t)] <= X[('A',t)]

Ràng buộc mở rộng

Với mỗi đơn vị B, cần ít nhất 3 đơn vị A và tính cả lượng A bán trực tiếp cho khách.

3B + Demand$_{\text{A}}$ ≤ A

Ràng buộc tổ hợp

Ngữ cảnh

Kế hoạch phân phối kho
2 kho (WH1 và WH2)
Giao 2 sản phẩm (A và B) từ mỗi kho
Kho WH1 nhỏ, có thể giao 12 sản phẩm A/tuần hoặc 15 sản phẩm B/tuần

Bài toán ràng buộc

Trong 4 tuần có thể giao tổ hợp A, B nào?

Chỉ 1 tuần: (1/12)A + (1/15)B ≤ 1

Dạng đúng

(1/12)A + (1/15)B ≤
(1/12)(32) + (1/15)(20) ≤ 4
(32/12) + (20/15) ≤ 4
4 ≤ 4

Lỗi thường gặp

12A + 15B ≤ 4
(1/12)A + (1/15)B = 4

from pulp import *
import pandas as pd
demand = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Demand.csv", index_col=['Product'])
costs = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Cost.csv", index_col=['WH','Product'])

# Initialize Model
model = LpProblem("Distribution Planning", LpMinimize)

# Define Variables
wh = ['W1','W2']
prod = ['A', 'B']
cust = ['C1', 'C2', 'C3', 'C4']
X = LpVariable.dicts("ship", [(w, p, c) for c in cust for p in prod for w in wh],
                      lowBound=0, cat="Integer")

Ví dụ mã (tiếp)

# Define Objective
model += lpSum([X[(w, p, c)]*costs.loc[(w, p), c]  
               for c in cust for p in prod for w in wh])

# Define Constraint So Demand Equals Total Shipments
for c in cust:
    for p in prod:
        model += lpSum([X[(w, p, c)] for w in wh]) == demand.loc[p, c]

Ví dụ mã (tiếp)

Ràng buộc

model += ((1/12) * lpSum([X['W1', 'A', c] for c in cust]) 
          + (1/15) * lpSum([X['W1', 'B', c] for c in cust])) <= 4

Mở rộng ràng buộc

Kho WH1 nhỏ và có thể giao 12 sản phẩm A/tuần, 15 sản phẩm B/tuần, hoặc 5 sản phẩm C/tuần. Trong 4 tuần có thể giao tổ hợp A, B, C nào?

(1/12)A + (1/15)B + (1/5)C ≤ 4

Tóm tắt

Lỗi thường gặp
- Ràng buộc phụ thuộc
- Ràng buộc chọn tổ hợp
Cách mở rộng ràng buộc
Kiểm tra ràng buộc bằng thế giá trị

Ayo berlatih!

Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python