使用 SciPy 最小化配送中心总距离的线性规划

问题描述

我希望基本上使用 Scipy 在 Excel 中创建求解器模型。

我有三个带有配送中心、商店和其他数据点的 Pandas 数据框。

这是 DC 信息。

   Max Volume  No of Doors  No of Drivers
0     25000.0           10             20
1     45000.0            9             15
2     50000.0           12             22

这是商店数据框。

          Volume  required Drivers
0    3076.919370                 1
1    6642.991806                 2
2    1230.287984                 1
3    1735.861729                 1
4    3484.800434                 1

我有一个数据框，其中包含从配送中心到商店的所有距离，我需要在满足所有商店容量要求的同时最小化总行驶距离。还创建了一个空数据框以匹配刚刚提到的我的决策变量。

我创建的对象函数如下所示：

def obj_function(dec_var):
        for selected in np.where(dec_var == 1):
            distance = sum(dec_var[selected] * dc_to_store[selected])
        return distance

## Sumproduct the distances based on which stores were selected

我查看了 Scipy 文档，但不确定我是否正确解释。使用 Scipy 的模型，我似乎无法解决这样的问题。

任何帮助将不胜感激。

解决方法

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