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Biscuits non linéaires avec contraintes

Quelle excellente fournée !

Pouvez-vous maintenant résoudre le même problème en utilisant NonlinearConstraint ?

Rappel : la contrainte pour les boulangeries est de satisfaire au minimum 140 précommandes et chaque usine peut produire 100 biscuits par jour.

minimize, Bounds et NonlinearConstraint ont été chargés pour vous, ainsi que la fonction de revenu R, la fonction de coût C et la fonction de profit profit.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’optimisation en Python

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Instructions

  • Définissez les contraintes à l’aide de la fonction lambda q, en fixant les bornes inférieure et supérieure.
  • Effectuez l’optimisation en ajoutant la fonction d’optimisation, les bornes et les contraintes à miminize().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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}')
Modifier et exécuter le code