Я пытаюсь решить проблему максимизации, используя целлюлозу в python. Проблема очень проста, у меня есть спрос, и я хочу максимизировать производство. Производство должно быть как минимум равно спросу, и проблема должна также учитывать время, необходимое для производства.
Вот код:
# Declaring variables
A1 = pulp.LpVariable("Ciclo_A1", lowBound=0, cat='Integer')
A2 = pulp.LpVariable("Ciclo_A2", lowBound=0, cat='Integer')
A3 = pulp.LpVariable("Ciclo_A3", lowBound=0, cat='Integer')
A4 = pulp.LpVariable("Ciclo_A4", lowBound=0, cat='Integer')
A5 = pulp.LpVariable("Ciclo_A5", lowBound=0, cat='Integer')
P_XB = pulp.LpVariable("Produzione_XB", lowBound=0, cat='Integer')
P_XP = pulp.LpVariable("Produzione_XP", lowBound=0, cat='Integer')
P_XC = pulp.LpVariable("Produzione_XC", lowBound=0, cat='Integer')
Scorte_XB = pulp.LpVariable("Storage_XB", lowBound=0, cat='Integer')
Scorte_XP = pulp.LpVariable("Storage_XP", lowBound=0, cat='Integer')
Scorte_XC = pulp.LpVariable("Storage_XC", lowBound=0, cat='Integer')
Totale_Cicli = pulp.LpVariable("Time_required", lowBound=0, cat='Integer')
# Defining the problem as a maximization problem (Production must be at least equal to the one of the day before)
problem_2 = pulp.LpProblem("Production_Maximization", pulp.LpMaximize)
# Setting up variables
# Defining the demand for each cylinder (same as before)
D_XB, D_XP, D_XC = demand(groupedby_tipo_data_min)
# Defining quantities produced (supply) by each cycle for all cylinders
P_XB, P_XP, P_XC = supply(Cicli)
# Defining total time taken by each cycle to produce the danded quantity of cylinders, time is in minutes
Totale_Cicli = time_required(Cicli)
# Defining storage
Scorte_XB, Scorte_XP, Scorte_XC = storage(P_XB, P_XP, P_XC, D_XB, D_XP, D_XC)
# The Objective function
problem_2 += P_XB + P_XP + P_XC # I want to maximize production but I don't want to produce more than the requested quantity
# Constraints: Time constraint present
problem_2 += P_XB >= D_XB # my production must be at least equal to the demand
problem_2 += P_XP >= D_XP
problem_2 += P_XC >= D_XC
problem_2 += Totale_Cicli <= Tempo_disponibile
problem_2 += A1 >= 0
problem_2 += A2 >= 0
problem_2 += A3 >= 0
problem_2 += A4 >= 0
problem_2 += A5 >= 0
# Solving the problem
status = problem_2.solve() # Solver
Если я решу проблему с ограничение по времени Я получаю несколько странных чисел для циклов (-38,378), и состояние проблемы невыполнимо. Из-за этого я попытался решить проблему без временных ограничений. В результате я получаю 0 для циклов, и проблема не ограничена.
Я решил это, сняв ограничения на производство, которые перезаписывали мою целевую функцию.
Теперь у меня похожая проблема с максимизацией производства за два дня. В частности, производство должно быть, по крайней мере, равно спросу первого дня и не превышать спроса второго дня.
Определение проблемы такое же, как и выше, ограничения:
# Constraints: Time constraint present
problem_4 += P_XB >= D0_XB # supply must be at least equal to the demand of the day before, but as close as possible to the total demand
problem_4 += P_XP >= D0_XP
problem_4 += P_XC >= D0_XC
problem_4 += Totale_Cicli <= Tempo_disponibile
problem_4 += A1 >= 0
problem_4 += A2 >= 0
problem_4 += A3 >= 0
problem_4 += A4 >= 0
problem_4 += A5 >= 0
Дело в том, что оно всегда превышает производство второго дня. Я попытался поставить другие ограничения, но тогда проблема становится неосуществимой. Могу ли я установить верхний предел для P_XB, P_XP и P_X C?
Спасибо, Карлотта.