Análise de Cadeia de Suprimentos em Python

Neste capítulo, continuamos aprendendo como modelar problemas de LP e IP no PuLP. Também abordamos como usar o PuLP em problemas de grande escala. Além disso, iniciamos nosso estudo de caso sobre como resolver o modelo de localização de plantas com capacidade limitada (Capacitated Plant Location).

Este capítulo revisa alguns erros comuns ao criar restrições e percorre o processo de resolver o modelo. Depois de obter uma solução para nosso modelo de LP, como saber se ela está correta? Aqui também revisamos um processo de verificação de razoabilidade (sanity check) dos resultados. Além disso, continuamos o estudo de caso do modelo de localização de plantas com capacidade limitada, concluindo todas as restrições necessárias.

No capítulo final, revisamos a análise de sensibilidade das restrições por meio de preços-sombra e folga. Também analisamos testes de simulação nos modelos de LP. Essas técnicas permitem responder a diferentes questões de negócio sobre nossos modelos, como capacidade disponível e custos incrementais. Por fim, concluímos nosso estudo de caso, focando no uso de análise de sensibilidade e testes de simulação para responder perguntas sobre o modelo.