PuLP मॉडलिंग की बुनियाद
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
Aaren Stubberfield
Supply Chain Analytics Mgr.
PuLP क्या है
PuLPPython में लिखी गई Linear (LP) और Integer Programming (IP) समस्याओं के लिए एक मॉडलिंग फ्रेमवर्क हैCOIN-OR Foundation (Computational Infrastructure for Operations Research) द्वारा मेंटेन किया जाता है
PuLPसॉल्वर के साथ इंटरफ़ेस करता हैCPLEXCOINGurobi- आदि…
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- एक बुटीक केक बेकरी के लिए कंसल्टेंट जो 2 तरह के केक बेचती है
- 30 दिन का महीना
- संसाधन:
- 1 ओवन
- 2 बेकर
- 1 पैकेजिंग पैकर – केवल 22 दिन काम करता है
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- 2 तरह के केक के लिए अलग संसाधन आवश्यकता:
| Cake A | Cake B | |
|---|---|---|
| Oven | 0.5 days | 1 day |
| Bakers | 1 day | 2.5 days |
| Packers | 1 day | 2 days |
.
| Cake A | Cake B | |
|---|---|---|
| Profit | $20.00 | $40.00 |
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- उद्देश्य: लाभ को अधिकतम करना
- Profit = 20*A + 40*B
- शर्तें:
- A ≥ 0
- B ≥ 0
- 0.5A + 1B ≤ 30
- 1A + 2.5B ≤ 60
- 1A + 2B ≤ 22
PuLP के लिए सामान्य मॉडलिंग प्रक्रिया
- मॉडल इनिशियलाइज़ करें
- निर्णय वैरिएबल परिभाषित करें
- ऑब्जेक्टिव फंक्शन परिभाषित करें
- कंस्ट्रेंट्स परिभाषित करें
- मॉडल सॉल्व करें
मॉडल इनिशियलाइज़ करना - LpProblem()
LpProblem(name='NoName', sense=LpMinimize)
name= आउटपुट .lp फाइल में समस्या का नाम, जैसे "My LP Problem"sense= ऑब्जेक्टिव फंक्शन को अधिकतम या न्यूनतम करना- Minimize =
LpMinimize(default) - Maximize =
LpMaximize
- Minimize =
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- मॉडल इनिशियलाइज़ करें
from pulp import *
# Initialize Class
model = LpProblem("Maximize Bakery Profits", LpMaximize)
निर्णय वैरिएबल परिभाषित करें - LpVariable()
LpVariable(name, lowBound=None, upBound=None, cat='Continuous', e=None)
name= आउटपुट .lp फाइल में वैरिएबल का नामlowBound= निचली सीमाupBound= ऊपरी सीमाcat= वैरिएबल का प्रकार- Integer
- Binary
- Continuous (default)
e= कॉलम-आधारित मॉडलिंग के लिए उपयोग होता है
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- Initialize Class
- वैरिएबल परिभाषित करें
# Define Decision Variables
A = LpVariable('A', lowBound=0, cat='Integer')
B = LpVariable('B', lowBound=0, cat='Integer')
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- Initialize Class
- Define Variables
- ऑब्जेक्टिव फंक्शन परिभाषित करें
# Define Objective Function
model += 20 * A + 40 * B
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- Initialize Class
- Define Variables
- Define Objective Function
- कंस्ट्रेंट्स परिभाषित करें
# Define Constraints
model += 0.5 * A + 1 * B <= 30
model += 1 * A + 2.5 * B <= 60
model += 1 * A + 2 * B <= 22
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
- Initialize Class
- Define Variables
- Define Objective Function
- Define Constraints
- मॉडल सॉल्व करें
# Solve Model
model.solve()
print("Produce {} Cake A".format(A.varValue))
print("Produce {} Cake B".format(B.varValue))
PuLP उदाहरण – संसाधन शेड्यूलिंग
from pulp import *
# Initialize Class
model = LpProblem("Maximize Bakery Profits",
LpMaximize)
# Define Decision Variables
A = LpVariable('A', lowBound=0,
cat='Integer')
B = LpVariable('B', lowBound=0,
cat='Integer')
# Define Objective Function
model += 20 * A + 40 * B
# Define Constraints
model += 0.5 * A + 1 * B <= 30
model += 1 * A + 2.5 * B <= 60
model += 1 * A + 2 * B <= 22
# Solve Model
model.solve()
print("Produce {} Cake A".format(A.varValue))
print("Produce {} Cake B".format(B.varValue))
सारांश
- PuLP एक Python LP/IP मॉडलर है
PuLP मॉडलिंग प्रक्रिया के 5 स्टेप रिव्यू किए
- मॉडल इनिशियलाइज़ करें
- निर्णय वैरिएबल परिभाषित करें
- ऑब्जेक्टिव फंक्शन परिभाषित करें
- कंस्ट्रेंट्स परिभाषित करें
- मॉडल सॉल्व करें
संसाधन शेड्यूलिंग उदाहरण पूरा किया
अभ्यास करते हैं!
Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स
