Ajustando el MILP
La empresa de vestidos de gala y esmóquines ha ajustado algunos aspectos de su negocio y necesita que optimices el beneficio según la nueva estructura.
La fórmula de beneficio era \(545g + 330t\), donde \(g\) son los vestidos de gala y \(t\) los esmóquines. Las restricciones siguen siendo las mismas: \(6g+4t<=40\), \(3g+t<=20\)
La empresa quiere aumentar en un 10% el beneficio por esmóquin, y ahora el Sr. S solo puede trabajar 30 horas por semana.
milp, LinearConstraint y Bounds ya están cargados para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la optimización en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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}')