Використання lpSum

Аналітика ланцюга постачань у Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Переходимо від простого до складного

Простий приклад пекарні

# Define Decision Variables
A = LpVariable('A', lowBound=0, cat='Integer')
B = LpVariable('B', lowBound=0, cat='Integer')

Складніший приклад пекарні

# 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')
Аналітика ланцюга постачань у Python

Переходимо від простого до складного

Цільова функція складного прикладу пекарні

# Define Objective Function
model += 20*A + 40*B + 33*C + 14*D + 6*E + 60*F

Потрібен метод масштабування

Зображення функції з багатьма змінними

Аналітика ланцюга постачань у Python

Використання lpSum()

lpSum(vector)
  • vector = список лінійних виразів

Отже...

# Define Objective Function
model += 20*A + 40*B + 33*C + 14*D + 6*E + 60*F

Еквівалентно...

# Define Objective Function
var_list = [20*A, 40*B, 33*C, 14*D, 6*E, 60*F]
model += lpSum(var_list)
Аналітика ланцюга постачань у Python

lpSum зі списковим включенням

# Define Objective Function
cake_types = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
profit_by_cake = {"A":20, "B":40, "C":33, "D":14, "E":6, "F":60}
var_dict = {"A":A, "B":B, "C":C, "D":D, "E":E, "F":F}

model += lpSum([profit_by_cake[type] * var_dict[type] 
                for type in cake_types])
Аналітика ланцюга постачань у Python

Підсумок

  • Потрібен спосіб підсумувати багато змінних
  • lpSum()
  • Використання у списковому включенні
Аналітика ланцюга постачань у Python

Давайте потренуємось!

Аналітика ланцюга постачань у Python

Preparing Video For Download...