आम constraint गलतियाँ

Python में सप्लाई चेन एनालिटिक्स

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

निर्भर मांग (Dependent) constraint

प्रसंग

प्रोडक्शन प्लान
2 प्रोडक्ट्स (A और B) की प्लानिंग
3 महीनों (Jan - Mar) के लिए प्रोडक्शन प्लानिंग
प्रोडक्ट B के लिए इनपुट के रूप में प्रोडक्ट A चाहिए

Constraint समस्या

B की हर यूनिट पर, कम से कम 3 यूनिट A भी हों

निर्भर मांग (Dependent) constraint

B की हर यूनिट पर, कम से कम 3 यूनिट A भी हों

3B ≤ A
3(2) ≤ A
6 ≤ A

आम गलती:

B ≤ 3A
3B = A

कोड उदाहरण

from pulp import *
demand = {'A':[0,0,0],'B':[8,7,6]}
costs = {'A':[20,17,18],'B':[15,16,15]}

# Initialize Model
model = LpProblem("Aggregate Production Planning",
                   LpMinimize)

# Define Variables
time = [0, 1, 2]
prod = ['A', 'B']
X = LpVariable.dicts(
     "prod", [(p, t) for p in prod for t in time], 
      lowBound=0, cat="Integer")

# Define Objective
model += lpSum([costs[p][t] * X[(p, t)] 
                for p in prod for t in time])

# Define Constraint So Production is >= Demand
for p in prod:
    for t in time:
        model += X[(p, t)] >= demand[p][t]

कोड उदाहरण जारी

for t in time:
    model += 3*X[('B',t)] <= X[('A',t)]

विस्तारित constraint

B की हर यूनिट पर, कम से कम 3 यूनिट A भी हों और A की डायरेक्ट-टू-कस्टमर बिक्री को भी शामिल करें।

3B + Demand$_{\text{A}}$ ≤ A

कॉम्बिनेशन constraint

प्रसंग

वेयरहाउस डिस्ट्रीब्यूशन प्लान
2 वेयरहाउस (WH1 और WH2)
हर वेयरहाउस से 2 प्रोडक्ट (A और B) शिप होते हैं
वेयरहाउस WH1 छोटा है और प्रति सप्ताह या तो 12 A या 15 B शिप कर सकता है

Constraint समस्या

4 सप्ताह में A या B के कौन-से कॉम्बिनेशन शिप हो सकते हैं?

सिर्फ 1 सप्ताह: (1/12)A + (1/15)B ≤ 1

सही रूप

(1/12)A + (1/15)B ≤ ≤
(1/12)(32) + (1/15)(20) ≤ 4
(32/12) + (20/15) ≤ 4
4 ≤ 4

आम गलतियाँ

12A + 15B ≤ 4
(1/12)A + (1/15)B = 4

from pulp import *
import pandas as pd
demand = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Demand.csv", index_col=['Product'])
costs = pd.read_csv("Warehouse_Constraint_Cost.csv", index_col=['WH','Product'])

# Initialize Model
model = LpProblem("Distribution Planning", LpMinimize)

# Define Variables
wh = ['W1','W2']
prod = ['A', 'B']
cust = ['C1', 'C2', 'C3', 'C4']
X = LpVariable.dicts("ship", [(w, p, c) for c in cust for p in prod for w in wh],
                      lowBound=0, cat="Integer")

कोड उदाहरण जारी

# Define Objective
model += lpSum([X[(w, p, c)]*costs.loc[(w, p), c]  
               for c in cust for p in prod for w in wh])

# Define Constraint So Demand Equals Total Shipments
for c in cust:
    for p in prod:
        model += lpSum([X[(w, p, c)] for w in wh]) == demand.loc[p, c]

कोड उदाहरण जारी

Constraint

model += ((1/12) * lpSum([X['W1', 'A', c] for c in cust]) 
          + (1/15) * lpSum([X['W1', 'B', c] for c in cust])) <= 4

Constraint बढ़ाएँ

वेयरहाउस WH1 छोटा है और प्रति सप्ताह या तो 12 A, 15 B, या 5 C शिप कर सकता है। 4 सप्ताह में A, B, या C के कौन-से कॉम्बिनेशन शिप हो सकते हैं?

(1/12)A + (1/15)B + (1/5)C ≤ 4

सारांश

आम गलतियाँ
- निर्भर constraint
- कॉम्बिनेशन चयन constraint
constraints कैसे बढ़ाएँ
किसी मान को रखकर constraint जाँचें

अभ्यास करते हैं!

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