Das Diätproblem neu betrachtet
Du überprüfst die Finanzen eines Landwirts, der dich gebeten hat, die Diät seiner Schweine erneut anzuschauen und die Kosten nach Möglichkeit zu senken. Die aktuelle kostenminimierende Diät basiert auf der Empfehlung des Tierarztes: mindestens 17 % Protein, 2 % Fett, 7 lb Futter gemäß den Spezifikationen
| Food | Cost ($/lb) | Protein (%) | Fat (%) |
|---|---|---|---|
| corn | 0.11 | 10 | 2.5 |
| soybean | 0.28 | 40 | 1 |
Du weißt, dass die 7 lb ein gerundeter Wert waren und auf 6,6 lb sinken könnten. Du sollst prüfen, wie sich das Ändern der Gewichts- oder Fettbeschränkung – jeweils einzeln – auf die minimalen Kosten auswirkt. Du löst das ursprüngliche Problem zunächst unverändert und untersuchst dann die Slack und den Schattenpreis.
pulp wurde bereits importiert und model sowie die Variablen C und S für corn und soybean wurden definiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Optimierung mit Python
Anleitung zur Übung
- Gib die Slack der Weight-Beschränkung aus.
- Prüfe, ob der Schattenpreis der Weight-Beschränkung größer als 0 ist.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
model.constraints['Weight'] = C + S >= 7
model.solve()
print(f"Status: {LpStatus[model.status]}\n")
# Print the slack of the weight constraint
print("The slack of the Weight constraint is {}",
____.constraints['Weight'].____)
# Check if the shadow price is greater than 0
if ____.constraints['Weight'].____ > 0:
print('Tightening the constraint will increase minimum cost')