Analítica de la cadena de suministro en Python

En este capítulo seguimos aprendiendo a modelar problemas de LP e IP en PuLP. También veremos cómo usar PuLP para problemas a gran escala. Además, comenzamos nuestro caso de estudio sobre cómo resolver el modelo de localización de plantas con capacidad (Capacitated Plant Location).

Este capítulo repasa algunos errores comunes al crear restricciones y recorre el proceso de resolver el modelo. Una vez que tenemos una solución a nuestro modelo de LP, ¿cómo sabemos si es correcta? En este capítulo también revisamos un proceso para comprobar la razonabilidad o hacer una verificación de cordura de los resultados. Asimismo, continuamos con nuestro caso de estudio del modelo de localización de plantas con capacidad completando todas las restricciones necesarias.

En el capítulo final revisamos el análisis de sensibilidad de las restricciones mediante precios sombra y holgura. Además, veremos pruebas de simulación de nuestros modelos de LP. Estas técnicas nos permiten responder a distintas preguntas de negocio sobre nuestros modelos, como la capacidad disponible y los costes incrementales. Por último, completamos nuestro ejercicio de caso de estudio y nos centramos en usar el análisis de sensibilidad y las pruebas de simulación para responder preguntas sobre nuestro modelo.