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MILP anpassen

Das Kleid- und Smoking-Unternehmen hat einige Aspekte seines Geschäfts angepasst und braucht dich, um den Gewinn basierend auf der neuen Struktur zu optimieren.

Die Gewinnformel war \(545g + 330t\), wobei \(g\) die Kleider und \(t\) die Smokings sind. Die Nebenbedingungen bleiben gleich: \(6g+4t<=40\), \(3g+t<=20\)

Das Unternehmen möchte den Gewinn pro Smoking um 10 % erhöhen, und Mr. S kann jetzt nur noch 30 Stunden pro Woche arbeiten.

milp, LinearConstraint und Bounds wurden für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Optimierung mit Python</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Adjust the objective
result = milp([____, ____],
              integrality=[1, 1],
              bounds=Bounds([0, 0], [20, 12]), 
              constraints=LinearConstraint([[6, 4], [3, 1]], ub=[40, 20]))

print(result.message)
print(f'The optimal number of gowns produced is: {result.x[0]:.2f}')
print(f'The optimal number of tuxedos produced is: {result.x[1]:.2f}')
print(f'The firm made: ${-result.fun:.2f}')
Code bearbeiten und ausführen