Question

Pulp中的运输问题适用于所运输的每个物品。但是，就我而言，您使用的每条路线/车道都需要付费，而不是每件物品都要付费，也就是说，目标功能是最大程度地减少使用的路线（卡车）数量。

* 即在下面的代码中，如果优化程序将任何route_var（数量）选择为> 0，我想将相同的成本附加到其上，而与数量无关，否则将其忽略（0成本）。 prob + = lpSum（[np.minimum（route_vars [w] [b]，1）成本[w] [b] for（w，b）in Routes]），“ Total Lanes” < / em>

我尝试使用np.minimum，但是该解决方案似乎并未考虑在内。有什么选择？

supply=pd.DataFrame.from_dict({38893: {'location_code': '2025', 'excess_cases': 18.0}, 43872: {'location_code': '1580', 'excess_cases': 16.0}, 43929: {'location_code': '1036', 'excess_cases': 16.0}, 62403: {'location_code': '1607', 'excess_cases': 10.0}, 67220: {'location_code': '1983', 'excess_cases': 9.0}}).T demand=pd.DataFrame.from_dict({12223: {'location_code': '3321', 'deficit_cases': 12.0}, 15682: {'location_code': '3077', 'deficit_cases': 9.0}, 16147: {'location_code': '1264', 'deficit_cases': 9.0}, 18964: {'location_code': '3208', 'deficit_cases': 7.0}, 19389: {'location_code': '1031', 'deficit_cases': 7.0}}).T VendorStores = supply['location_code'] excess = supply.set_index(['location_code'])['excess_cases'].to_dict() deficitStores = demand['location_code'] deficit = demand.set_index(['location_code'])['deficit_cases'].to_dict() costs = makeDict((VendorStores, deficitStores),[[1]*len(deficitStores)]*len(VendorStores)) prob = LpProblem("LP Problem",LpMinimize) Routes = [(w,b) for w in VendorStores for b in deficitStores] route_vars = LpVariable.dicts("Route",(VendorStores,deficitStores),0,None,LpInteger) prob += lpSum([np.minimum(route_vars[w][b],1)*costs[w][b] for (w,b) in Routes]), "Total Lanes" for w in VendorStores: prob += lpSum([route_vars[w][b] for b in deficitStores]) <= excess[w], "Sum of Cases out of VendorStore {0}".format(str(w)) for b in deficitStores: prob += lpSum([route_vars[w][b] for w in VendorStores]) >= deficit[b]

Answer 1

您的代码不是很清楚也不完整；我们不知道费用是多少。例如，请通过解释或使用更清晰的变量名称来改进它。

要添加一个参数，以LP术语表示您在哪里使用路线，则应满足以下条件：

Let c_r = cost of using route r
    r   = whether route r is being used
    d_r = total quantity shipped over route r
    M   = a very big number (at least the sum of all quantities or the capacity of a truck)

min  sum(c_r * r)
s.t. Mr >= d_r
     d_r >= 0
     r in {0, 1}

在这里，如果路线r上没有运送任何物品，则r将为零以最小化目标函数；如果d_r > 0，则r将为1，Mr = M，如果{ {1}}。因此，这完全取决于您为M选择的值。

用python术语：

d_r <= M

纸浆运输问题是路线而不是数量

1 个答案: