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MILP में समायोजन

गाउन और टक्सीडो बनाने वाली फर्म ने अपने कामकाज के कुछ पहलू बदले हैं और अब वे नए ढाँचे के आधार पर अधिकतम मुनाफे के लिए आपसे ऑप्टिमाइज़ करवाना चाहते हैं.

मुनाफे का फॉर्मूला \(545g + 330t\) था, जहाँ \(g\) गाउन्स हैं और \(t\) टक्सीडोज़. बाधाएँ पहले जैसी ही हैं: \(6g+4t<=40\), \(3g+t<=20\)

फर्म टक्सीडो के मुनाफे में 10% की बढ़ोतरी चाहती है, और अब Mr. S प्रति सप्ताह केवल 30 घंटे काम कर सकते हैं.

milp, LinearConstraint और Bounds आपके लिए लोड कर दिए गए हैं.

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Python में Optimization परिचय

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# 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}')
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