समाधान का sanity check

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

समाधान रणनीति फ्लो चार्ट

मॉडल status जाँचें

Infeasible: कोई feasible समाधान नहीं है.
- constraints की जाँच करें
Unbounded: objective function bounded नहीं है, maximize/minimize करने पर मान अनंत की ओर जाएगा.
- objective function की जाँच करें
Undefined: optimal समाधान हो सकता है, पर मिला नहीं.
- शायद यही best उपलब्ध समाधान है
- आप समस्या को कैसे model कर रहे हैं, यह जाँचें

क्या परिणाम अपेक्षा में हैं?

क्या decision variables और objective का मान अपेक्षित दायरे में है?

समस्या के ज्ञान/समझ पर आधारित
अगर "Yes", तो आपके पास valid समाधान है
अगर "No", तो यह जाँचें:
- Python कोड
- डेटा
- LP फ़ाइल लिखें

LP लिखें

writeLP(filename)

filename = बनने वाली फ़ाइल का नाम

दिखाता है:

समस्या का नाम
objective function और minimize या maximize
constraints, जिनमें Decision Variables पर Bounds शामिल हैं
decision variables

कोड उदाहरण

\* 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)

सारांश

Sanity Checking की रणनीति

मॉडल status जाँचें
decision variables और objective को अपेक्षित दायरे में जाँचें
ज़रूरत हो तो writeLP() का उपयोग करें

अभ्यास का समय!

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स