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Methode der vollständigen Suche

Du hast die Zielfunktion angewendet und das Ergebnis visualisiert; allerdings konntest du den optimalen Wert nur grob aus dem Plot ablesen. Eine genauere Methode, diesen Wert zu finden, ist die Methode der vollständigen Suche.

Du arbeitest wieder für ein Medienunternehmen, das Zeitschriften veröffentlicht und druckt, aber diesmal findest du heraus, wie sich der Gewinn maximieren lässt statt die Kosten zu minimieren. Denk daran: Gewinn- und Mengeneinheiten sind in Tausendern angegeben. Ein q von 1 entspricht also 1000 Zeitschriften, und ein Gewinn von 5 sind $5000.

Dasselbe quantity-Array aus der vorherigen Übung wurde für dich bereitgestellt, zusammen mit einer zu optimierenden Funktion profit().

numpy wurde bereits als np importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Optimierung mit Python

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Anleitung zur Übung

  • Berechne den Gewinn für jede Menge mithilfe der bereitgestellten Funktion profit() und speichere ihn in profits.
  • Finde den maximalen Gewinn mit der passenden Array-Methode und speichere ihn in max_profit.
  • Ermittle die optimale Menge zur Gewinnmaximierung, indem du den Index des maximalen Gewinns als max_index speicherst und damit quantity subsettest.
  • Gib die Ergebnisse aus, indem du den f-String vervollständigst. Denk daran, Gewinn und Menge mit 1000 zu multiplizieren.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Calculate the profit for every quantity
profits = ____

# Find the maximum profit
max_profit = ____

# Find the optimal quantity
max_profit_ind = ____
optimal_quantity = ____

# Print the results
print(f"You need to print {____} magazines to make the maximum profit of ${____}.")
Code bearbeiten und ausführen