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Gestionar múltiples elementos

El granjero quiere replicar la función de optimización anterior para trabajar con comidas más complicadas para otros animales de la granja.

Se te ha proporcionado el código anterior. ¿Puedes ajustarlo para que gestione mejor múltiples variables?

Se ha importado pulp por ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la optimización en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Ajusta la definición de variables para usar LpVariable.dicts(), guardándolas como variables con el nombre "Food".
  • Ajusta la función objetivo para usar lpSum().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

model = LpProblem("MinCost", LpMinimize) 

# Adjust the variable definition
C = LpVariable("C", lowBound=0)
S = LpVariable("S", lowBound=0) 

# Adjust the objective function
cost = {'C': 0.11, 'S': 0.28}
model += 0.28*S + 0.11*C

model += 40*variables['S'] + 10*variables['C'] >= 17*(variables['C']+variables['S']), "M_protein"
model += variables['S'] + 2.5*variables['C'] >= 2*(variables['C']+variables['S']), "M_fat"
model += variables['C'] + variables['S'] >= 7, "M_weight"

model.solve()
print(f"Cost = {value(model.objective):.2f}")
print(f"Pounds of soybean = {variables['S'].varValue:.2f}, pounds of corn = {variables['C'].varValue:.2f}")
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