Çözümü sağlamlık kontrolü

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

çözüm stratejisi akış şeması

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Model durumunu kontrol et

  • Feasible değil: Uygun çözüm yok.
    • Kısıtları gözden geçir
  • Sınırsız: Amaç fonksiyonu sınırsız; ençoklama/enazlama sonsuza gider.
    • Amaç fonksiyonunu gözden geçir
  • Tanımsız: En iyi çözüm olabilir ama bulunmamış olabilir.
    • Belki eldeki en iyi çözüm
    • Problemi nasıl modellediğini gözden geçir
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Sonuçlar beklentiye uygun mu?

Karar değişkenleri ve amaç değeri beklenen aralıkta mı?

  • Problemi bilgin/çeviriminle karşılaştır
  • "Evet" ise, geçerli bir çözümün var
  • "Hayır" ise, şunları gözden geçir:
    • Python kodu
    • Veri
    • LP dosyası yaz
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

LP yaz

writeLP(filename)
  • filename = Oluşturulacak dosyanın adı

Gösterir:

  • Problemin adı
  • Amaç fonksiyonu ve enazlama mı ençoklama mı
  • Kısıtlar, "Bounds" denilen Karar Değişkeni kısıtları dahil
  • Karar değişkenleri
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Kod örneği

\* 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)
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Özet

Sağlamlık Kontrolü Stratejisi

  • Model durumunu kontrol et
  • Karar değişkenleri ve amacı beklenen aralıkta kontrol et
  • Gerekirse writeLP() kullan
Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Hadi pratik yapalım!

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Preparing Video For Download...