DUYARLILIK ANALİZİ, PULP ve DOĞRUSAL PROGRAMLAMA

Pulp ile doğrusal programlama yazılarına son verdiğimi belirtmiştim. Bu yazıda duyarlılık analizi konusuna giriş yapacağız. Öncelikle, sevgili Python'a Solver ekleyeceğiz. Ki duyarlılık analizi yapabilelim. Python IDE'de aşağıdaki kodları yazıyoruz.

import pulp

pulp.pulpTestAll()

Çıkan sonuçların hepsini eklemiyorum. Solver ile ilgili olanlar aşağıda:

* Solver <class 'pulp.solvers.PULP_CBC_CMD'> passed.

* Solver <class 'pulp.solvers.GLPK_CMD'> passed.

Solver <class 'pulp.solvers.CPLEX_DLL'> unavailable

Solver <class 'pulp.solvers.CPLEX_CMD'> unavailable

Solver <class 'pulp.solvers.CPLEX_PY'> unavailable

Solver <class 'pulp.solvers.COIN_CMD'> unavailable

Solver <class 'pulp.solvers.COINMP_DLL'> unavailable

Google'da GLPK yazınca, "GNU Linear Programming Kit" ifadesi hemen çıkmakta. Python’da kullanabileceğiniz farklı Solver çözümleri var. Ücretli ya da ücretsiz seçenekler var. GLPK ücretsiz bir seçenek ve şimdilik kullanıyorum.

En büyükleme (max) ya da en küçükleme (min) çalışmamıza şu kodları ekliyoruz:

karmax.solve(GLPK(options=["--ranges sensit1.sen"]))

Böylece .sen uzantılı “Duyarlılık Analizi” raporu oluşmuş oluyor. Duyarlılık analizi nispeten karmaşık bir konu ve zamanla, bu Blog’ta yazılar ekleyeceğim. Rapordan bazı ifadeleri aşağıya ekliyorum. Ki ayrıntılı bir rapor olduğuna dair şüphe kalmasın.

Pulp ile doğrusal programlama yazılarına son verdiğimi belirtmiştim. Bu yazıda duyarlılık analizi konusuna giriş yapacağız. Öncelikle, sevgili Python'a Solver ekleyeceğiz. Ki duyarlılık analizi yapabilelim. Python IDE'de aşağıdaki kodları yazıyoruz.

import pulp

pulp.pulpTestAll()

import pulp

pulp.pulpTestAll()

Çıkan sonuçların hepsini eklemiyorum. Solver ile ilgili olanlar aşağıda:

* Solver passed.

* Solver passed.

Solver unavailable

Solver unavailable

Solver unavailable

Solver unavailable

Solver unavailable

Google'da GLPK yazınca, "GNU Linear Programming Kit" ifadesi hemen çıkmakta. Python’da kullanabileceğiniz farklı Solver çözümleri var. Ücretli ya da ücretsiz seçenekler var. GLPK ücretsiz bir seçenek ve şimdilik kullanıyorum.

En büyükleme (max) ya da en küçükleme (min) çalışmamıza şu kodları ekliyoruz:

karmax.solve(GLPK(options=["--ranges sensit1.sen"]))

Böylece .sen uzantılı “Duyarlılık Analizi” raporu oluşmuş oluyor. Duyarlılık analizi nispeten karmaşık bir konu ve zamanla, bu Blog’ta yazılar ekleyeceğim. Rapordan bazı ifadeleri aşağıya ekliyorum. Ki ayrıntılı bir rapor olduğuna dair şüphe kalmasın.