शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Linear constrained biscuits

बधाई हो! आपका बिस्किट व्यवसाय बढ़ गया है. अब आपके पास दो बेकरी, \(A\) और \(B\), हैं ताकि आप अपने बिस्किट पूरे देश में पहुँचा सकें.

दोनों बेकरी रोज़ 100 बिस्किट बना सकती हैं, और बेकरी \(A\) में एक बिस्किट बनाने की लागत \(1.5\) गुणा मात्रा \(q\) है, जबकि बेकरी \(B\) में यह \(1.75q\) है.

प्राइस को \(150 - q\) से परिभाषित किया गया है.

आपका व्यवसाय तेज़ी से बढ़ रहा है और आज के लिए आपके पास पहले से 140 बिस्किट के प्री-ऑर्डर हैं. आप आज का अपना प्रॉफिट अधिकतम करना चाहते हैं. आपको प्रत्येक बेकरी में कितने बिस्किट बनाने चाहिए?

minimize, Bounds, और LinearConstraint आपके लिए लोड कर दिए गए हैं और रेवेन्यू फंक्शन R पहले से परिभाषित है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Optimization परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कॉस्ट फंक्शन C परिभाषित करें, जहाँ बेकरी \(A\) की मात्रा के लिए q[0] और बेकरी \(B\) के लिए q[1] का उपयोग करें.
  • profit फंक्शन परिभाषित करें.
  • अपने ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या के लिए bounds और constraints परिभाषित करें.
  • ऑप्टिमाइज़ेशन चलाएँ और परिणाम result में सेव करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def R(q):
    return (150 - q[0] - q[1]) * (q[0] + q[1])

# Define the cost function
def C(q): 
  return ____

# Define the profit function
def profit(q): 
  return ____

# Define the bounds and constraints
bounds = Bounds(____, ____) 
constraints = LinearConstraint([1, 1], ____) 

# Perform optimization
result = ____(lambda q: ____,                 
                  [50, 50],              
                  bounds=bounds,
                  constraints=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}')
कोड संपादित करें और चलाएँ