Проверка корректности решения

Аналитика цепочек поставок на Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Схема стратегии проверки решения

Проверка статуса модели

Нет допустимых решений: допустимых решений не существует.
- Проверьте ограничения
Неограниченность: целевая функция не ограничена — её максимизация или минимизация стремится к бесконечности.
- Проверьте целевую функцию
Неопределённость: оптимальное решение может существовать, но не найдено.
- Возможно, это наилучшее доступное решение
- Пересмотрите постановку задачи

Проверка соответствия результатов ожиданиям

Находятся ли переменные решения и значение целевой функции в ожидаемом диапазоне?

Исходите из знания и понимания задачи
Если «Да» — решение корректно
Если «Нет» — проверьте:
- Код на Python
- Данные
- Запишите LP-файл

Запись LP-файла

writeLP(filename)

filename = имя создаваемого файла

Отображает:

Название задачи
Целевую функцию и направление оптимизации (минимизация или максимизация)
Ограничения, включая ограничения на переменные решения (Bounds)
Переменные решения

Пример кода

\* 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)

Итоги

Стратегия проверки корректности

Проверьте статус модели
Убедитесь, что переменные решения и целевая функция в допустимом диапазоне
При необходимости используйте writeLP()

Давайте потренируемся!

Аналитика цепочек поставок на Python