Fonction de dictionnaire LpVariable

Analytique de la chaîne d'approvisionnement avec Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Du simple au complexe

Exemple complexe de boulangerie

# 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])

Utiliser LpVariable.dicts()

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

name = Préfixe du nom de chaque variable PL créée
indexs = Liste de chaînes : clés du dictionnaire de variables PL
lowBound = Borne inférieure
upBound = Borne supérieure
cat = Type de variable
- Integer
- Binary
- Continuous (par défaut)

LpVariable.dicts() avec compréhension de liste

LpVariable.dicts() est souvent utilisé avec la compréhension de liste de Python

Optimisation du transport

# 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])

Résumé

Créer de nombreuses variables PL pour des problèmes complexes
LpVariable.dicts()
Utilisé avec compréhension de liste

À vous d'essayer

Analytique de la chaîne d'approvisionnement avec Python