TM
Ещё и стипуху начисляют
#задача #теория_принятия_решений #математическое_программирование #методы_оптимизации
Компания производит трансформеры, у которых есть 3 варианта головы, 4 варианта рук, 5 вариантов ног, 10 вариантов корпусов. Трансформеры продаются наборами для сборки трансформера(1 голова, 2 руки, 2 ноги, 1 корпус), каждому набору компания назначает цену. Цена производства любого варианта типа детали фиксирована. Каждую неделю магазин отправляет компании статистику сколько каких наборов продано за неделю. Цель: спланировать какие комбинации вариантов деталей для каждого типа должны быть в наборе(ах) и за какую цену, чтобы было продано как можно больше наборов за N недель. И какие подкомбинации вариантов деталей должны быть в наборе в случае вывода в продажу набора с новым вариантом и за какую цену.
То как это не до конца формализовал я:
sum_(t to N){ s_(t) } -> max - выручка за N недель
v_x - вариант типа - X
i - номер набора (уникальный в рамках всего времени производства)
v_(1,i) in 0,1,2 - головы
v_(2,i) in 10,11,12,13 - рук
v_(3,i) in 100,101,102,103,104 - ног
v_(4,i) in 1000,1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008,1009 - корпуса
c_(i,t) - цена за набор i на неделе t
h_(i,t) - число проданных наборов в неделю t
I_(t) - set номеров наборов недели t
N - число недель
s_(t) = sum_(i of I_(t)){ c_(i,t) * h_(i,t) } - выручка в неделю t
B_(t) - бюджет на производство недели t
P_(i) - цена производства набора i
P_(i) <= c_(i,t)
sum_(i to I_(t)){ P_(i) } <= B_(t)
F: v_(1,i), v_(2,i), v_(3,i), v_(4,i), c_(i,t) -> h_(i,t)
