ロジスティクス・ネットワーク設計問題

これなに

ロジスティクス・ネットワーク設計問題の実行例

需要を満たしつつ輸送費と生産費の和が最小となるように、どこで何をどれだけ生産し、どう輸送するかを求める。

Pythonで試す

諸元

python

製品 = list('AB')
需要地 = list('PQ')
工場 = list('XY')
レーン = (2, 2)

輸送費表

python

import numpy as np, pandas as pd
tbdi = pd.DataFrame(((j, k) for j in 需要地 for k in 工場), columns=['需要地', '工場'])
tbdi['輸送費'] = [1,2,3,1]
tbdi

	需要地	工場	輸送費
0	P	X	1
1	P	Y	2
2	Q	X	3
3	Q	Y	1

需要表

python

tbde = pd.DataFrame(((j, i) for j in 需要地 for i in 製品), columns=['需要地', '製品'])
tbde['需要'] = [10, 10, 20, 20]
tbde

	需要地	製品	需要
0	P	A	10
1	P	B	10
2	Q	A	20
3	Q	B	20

生産表

python

tbfa = pd.DataFrame(((k, l, i, 0, np.inf) for k, nl in zip(工場, レーン)
    for l in range(nl) for i in 製品), columns=['工場', 'レーン', '製品', '下限', '上限'])
tbfa['生産費'] = [1, np.nan, np.nan, 1, 3,  np.nan, 5, 3]
tbfa.dropna(inplace=True)
tbfa.ix[4, '上限'] = 10
tbfa

	工場	レーン	製品	下限	上限	生産費
0	X	0	A	0	inf	1.0
3	X	1	B	0	inf	1.0
4	Y	0	A	0	10.000000	3.0
6	Y	1	A	0	inf	5.0
7	Y	1	B	0	inf	3.0

解く

python

from ortoolpy import logistics_network
_, tbdi2, _ = logistics_network(tbde, tbdi, tbfa)

結果：生産量(ValY)

python

tbfa

	工場	レーン	製品	下限	上限	生産費	VarY	ValY
0	X	0	A	0	inf	1.0	v9	20.0
3	X	1	B	0	inf	1.0	v10	10.0
4	Y	0	A	0	10.000000	3.0	v11	10.0
6	Y	1	A	0	inf	5.0	v12	0.0
7	Y	1	B	0	inf	3.0	v13	20.0

結果：輸送量(ValX)

python

tbdi2

	需要地	工場	輸送費	製品	VarX	ValX
0	P	X	1	A	v1	10.0
1	P	X	1	B	v2	10.0
2	Q	X	3	A	v3	10.0
3	Q	X	3	B	v4	0.0
4	P	Y	2	A	v5	0.0
5	P	Y	2	B	v6	0.0
6	Q	Y	1	A	v7	10.0
7	Q	Y	1	B	v8	20.0

以上