lpSum 사용

Python으로 배우는 공급망 분석

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

간단함에서 복잡함으로

간단한 베이커리 예제

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

더 복잡한 베이커리 예제

# 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')

간단함에서 복잡함으로

복잡한 베이커리 예제의 목적함수

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

확장 가능한 방법 필요

변수가 많은 함수 이미지

lpSum() 사용

lpSum(vector)

vector = 선형식의 리스트

따라서 ...

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

다음과 동등합니다 ...

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

리스트 컴프리헨션과 lpSum

# 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])

요약

여러 변수를 합산할 방법 필요
lpSum()
리스트 컴프리헨션에서 사용

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 공급망 분석