Словарная функция LpVariable

Аналитика цепочек поставок на Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

От простого к сложному

Сложный пример с пекарней

# 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')

# Define Objective Function
var_dict = {"A":A, "B":B, "C":C, "D":D, "E":E, "F":F}

# Define Objective Function
model += lpSum([profit_by_cake[type] * var_dict[type] for type in cake_types])

Использование LpVariable.dicts()

LpVariable(name, indexs, lowBound=None, upBound=None, cat='Continuous')

name = Префикс имени каждой создаваемой LP-переменной
indexs = Список строк — ключей словаря LP-переменных
lowBound = Нижняя граница
upBound = Верхняя граница
cat = Тип переменной
- Integer
- Binary
- Continuous (по умолчанию)

LpVariable.dicts() с генераторами списков

LpVariable.dicts() часто используется с генераторами списков Python

Оптимизация транспортировки

# Define Decision Variables
customers = ['East','South','Midwest','West']
warehouse = ['New York','Atlanta']
transport = LpVariable.dicts("route", [(w,c) for w in warehouse for c in customers],
                              lowBound=0, cat='Integer')

# Define Objective
model += lpSum([cost[(w,c)]*transport[(w,c)] for w in warehouse for c in customers])

Итоги

Создание множества LP-переменных для сложных задач
LpVariable.dicts()
Используется с генераторами списков

Давайте потренируемся!

Аналитика цепочек поставок на Python