LpVariable डिक्शनरी फंक्शन

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

साधारण से जटिल की ओर

जटिल बेकरी उदाहरण

# 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])

LpVariable.dicts() का उपयोग

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

name = हर LP वैरिएबल के नाम का प्रीफ़िक्स
indexs = LP वैरिएबल्स की डिक्शनरी की कीज़ के स्ट्रिंग्स की सूची
lowBound = निचली सीमा
upBound = ऊपरी सीमा
cat = वैरिएबल का प्रकार
- Integer
- Binary
- Continuous (default)

List comprehension के साथ LpVariable.dicts()

LpVariable.dicts() अक्सर Python की list comprehension के साथ उपयोग होता है

Transportation Optimization

# 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])

सारांश

जटिल समस्याओं के लिए कई LP वैरिएबल बनाना
LpVariable.dicts()
list comprehension के साथ उपयोग

अब आप आज़माएँ

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स