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Galletas con restricciones no lineales

¡Menuda hornada más buena!

Ahora, ¿puedes resolver el mismo problema usando NonlinearConstraint?

Recuerda que la restricción para las panaderías es cumplir un mínimo de 140 pedidos anticipados y que cada fábrica puede producir 100 galletas al día.

minimize, Bounds y NonlinearConstraint ya están cargados, igual que la función de ingresos R, la función de costes C y la función de beneficio profit.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la optimización en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Define las restricciones usando la función lambda q, estableciendo los límites inferior y superior.
  • Realiza la optimización añadiendo la función de optimización, los límites y las restricciones a miminize().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Redefine the problem with NonlinearConstraint
constraints = NonlinearConstraint(lambda q: ____, ____, ___)

# Perform optimization
result = minimize(lambda q: ____, 
                  [50, 50], 
                  bounds=____,
                  constraints=____)

print(result.message)
print(f'The optimal number of biscuits to bake in bakery A is: {result.x[0]:.2f}')
print(f'The optimal number of biscuits to bake in bakery B is: {result.x[1]:.2f}')
print(f'The bakery company made: ${-result.fun:.2f}')
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