Оптимизационная модель (задача линейного программирования, ЛП)

Данные на входе

• количество дней периода планирования (n_days)
• параметры производства (plant)
• портфель заказов (order_dict)
• отдельные параметры оптимизации (сейчас - коэффициент штрафа за хранение запасов)

Используются ограничения:

• неотрицательные остатки
• сумма производства равна сумме потребления за период
• ограничения по сроку хранения

Целевая функция

Задается целевая функция (метод set_objective()):

• выручка минус затраты минус штраф за хранение

Переменные решения

Определяются (decision variables):

• <P>_AcceptOrder_<i> - бинарные переменые брать/не брать i-й заказ на продукт на продукт

  , доступен через метод .orders_accepted() или order_status_all()

• Production_<P>_<d> - объем производства продукта

  в день d, доступен через метод .production_values()

Выражения

Рассчитываются выражения (по дням и товарам):

• inventories - остатки на складе на дням
• purchases - отгрузка со склада по дням, тонн
• internal_use - потребности внутреннего использования, тонн
• requirement - общая потребность в товарах для отгрузки и для внутреннего использвоания, тонн

В сумме за период по всем товарам:

• sales - продажи, в денежном выражении
• cost - затраты, в денежном выражении
• штраф за хранение

Пример кода

Определение класса здесь. Использование:

ex1 = PlantModel(
    "Two products model example1_py", n_days, plant1, inventory_penalty=1.5
)
ex1.evaluate_orders(order_dict)
ex1.save()
print_solution(ex1)