다음은 공장에 투입할 수 있는 노동력을 정리한 표입니다.
▼ 표 4-4 공장에 투입할 수 있는 노동력
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기술자 |
AI 전문가 |
엔지니어 |
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인원 수 |
1명 |
1명 |
2명 |
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한 주기당 작업 가능 일수 |
1 x 20 = 20일 |
1 x 30 = 30일 |
2 x 22 = 44일 |
모든 정보를 종합해 모델을 만듭니다.
• 최대 수익 = 5000A + 2500B
• 조건
– A ≥ 0: 고급 로봇 모델의 생산량은 0보다 크거나 같아야 합니다.
– B ≥ 0: 기본 로봇 모델의 생산량은 0보다 크거나 같아야 합니다.
– 3A + 2B ≤ 20: 기술자 투입 일수의 제약 조건입니다.
– 4A + 3B ≤ 30: AI 전문가 투입 일수의 제약 조건입니다.
– 4A + 3B ≤ 44: 엔지니어 투입 일수의 제약 조건입니다.
먼저 선형 계획법에 사용할 파이썬 라이브러리 pulp를 불러옵니다.
[in :]
import pulp
그 다음, 이 라이브러리에서 제공하는 LpProblem 함수를 호출하여 문제의 클래스 인스턴스를 생성합니다. 이 인스턴스에 Profit maximising problem이라는 이름을 붙입니다.
[in :]
model = pulp.LpProblem("Profit maximising problem", pulp.LpMaximize)