El problema de la dieta, revisitado
Estás revisando las finanzas de un agricultor que te pidió volver a evaluar la dieta de sus cerdos y reducir el coste si es posible. La dieta actual de minimización de costes se basa en la recomendación del veterinario: al menos un 17% de proteína, un 2% de grasa y 7 lb de alimento, según las especificaciones
| Food | Cost ($/lb) | Protein (%) | Fat (%) |
|---|---|---|---|
| corn | 0.11 | 10 | 2.5 |
| soybean | 0.28 | 40 | 1 |
Tienes la información de que las 7 lb eran una cifra redondeada y podrían reducirse a 6.6 lb. Te piden que veas cómo afecta al coste mínimo cambiar, de una en una, las restricciones de peso o de grasa. Resolverás el problema original tal cual y examinarás la holgura y el precio sombra.
pulp ya se ha importado y model se ha definido, así como las variables C y S para maíz y soja.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la optimización en Python
Instrucciones del ejercicio
- Imprime la holgura de la restricción Weight.
- Comprueba si el precio sombra de la restricción Weight es mayor que 0.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
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')