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锦素数科
操作步骤:
步骤1:加载输入数据
首先,我们需要从“Data.xlsx”文件中加载输入数据,使用pandas库来读取Excel表格中的数据。这些数据包括:
供应商库存
原材料成本
原材料运输成本
产品需求
生产能力
生产成本
客户需求
产品运输成本
步骤2:定义决策变量
使用GoogleORTools中的pywraplp库来定义决策变量,这些变量包括:
从每个供应商订购的原材料数量
每个工厂生产的产品数量
向每个客户交付的产品数量
步骤3:定义约束条件
接下来,我们需要定义并实现以下约束条件:
确保工厂生产的产品数量多于发送给客户的数量。
确保满足客户需求。
确保供应商有足够的库存来满足订单。
确保工厂订购足够的原材料以生产所有产品。
确保工厂的生产能力不被超出。
步骤4:定义目标函数
定义并实现目标函数,考虑以下成本:
包括运输和材料成本在内的供应商账单
每个工厂的单位产品生产成本
向每个客户交付产品的成本
目标是最小化总成本。
步骤5:求解线性规划问题
使用GLOP_LINEAR_PROGRAMMING求解器来求解线性规划问题,并确定最优的总成本。
步骤6:分析结果
根据求解结果,我们可以分析并确定:
每个工厂需要从每个供应商那里订购多少原材料。
每个工厂的供应商账单,包括材料成本和运输成本。
每个工厂生产每种产品的单位数量以及每个工厂的总生产成本。
每个客户从每个工厂接收每种产品的单位数量以及每个客户的总运输成本。
每个客户每种产品的整体单位成本,包括用于生产客户特定产品的原材料、特定客户的生产成本以及所有相关的运输成本。
注意事项
所有约束条件都在代码中通过注释进行了说明。
确保所有决策变量和约束条件都正确地反映了问题的实际需求。
数据清理:
1.供应商库存(SupplierStock)
这个工作表显示了每个供应商对每种原材料的库存量。
供应商
材料A
材料B
材料C
材料D
SupplierA
20.0
20.0
0.0
0.0
SupplierB
25.0
50.0
0.0
0.0
SupplierC
25.0
10.0
70.0
40.0
SupplierD
25.0
10.0
20.0
50.0
SupplierE
30.0
10.0
20.0
40.0
2.原材料成本(RawMaterialCosts)
这个工作表显示了每个供应商对每种原材料的单位成本。
供应商
材料A
材料B
材料C
材料D
SupplierA
20.0
80.0
0.0
0.0
SupplierB
25.0
75.0
0.0
0.0
SupplierC
25.0
60.0
210.0
70.0
SupplierD
25.0
60.0
190.0
50.0
SupplierE
15.0
60.0
190.0
60.0
3.原材料运输成本(RawMaterialShippingCosts)
这个工作表显示了从每个供应商到每个工厂的每种原材料的运输成本。
供应商
FactoryA
FactoryB
FactoryC
SupplierA
20
40
200
SupplierB
60
20
190
SupplierC
300
40
80
SupplierD
20
40
150
SupplierE
200
50
70
4.产品需求(ProductRequirements)
这个工作表显示了生产每个单位产品所需的每种原材料的数量。
产品
材料A
材料B
材料C
材料D
ProductA
5.0
3.0
0.0
0.0
ProductB
5.0
3.0
2.0
5.0
ProductC
5.0
7.0
9.0
5.0
ProductD
3.0
2.0
4.0
15.0
5.生产能力(ProductionCapacity)
这个工作表显示了每个工厂能生产的产品数量。
产品
FactoryA
FactoryB
FactoryC
ProductA
6.0
2.0
7.0
ProductB
4.0
8.0
7.0
ProductC
4.0
6.0
7.0
ProductD
3.0
6.0
10.0
6.生产成本(ProductionCost)
这个工作表显示了在每个工厂生产每个单位产品的成本。
产品
FactoryA
FactoryB
FactoryC
ProductA
140.0
130.0
150.0
ProductB
80.0
90.0
150.0
ProductC
80.0
20.0
150.0
ProductD
30.0
20.0
25.0
7.客户需求(CustomerDemand)
这个工作表显示了客户
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