Diet समस्या, दोबारा समीक्षा
आप एक किसान के वित्तीय आँकड़ों की समीक्षा कर रहे हैं जिसने आपसे उसके सूअरों के आहार पर दोबारा नज़र डालने और संभव हो तो लागत घटाने को कहा है। मौजूदा cost minimization डाइट पशु-चिकित्सक की इस सिफारिश पर आधारित है: कम से कम 17% प्रोटीन, 2% फैट, और 7 lb फ़ूड, निम्न स्पेसिफिकेशन्स के अनुसार:
| Food | Cost ($/lb) | Protein (%) | Fat (%) |
|---|---|---|---|
| corn | 0.11 | 10 | 2.5 |
| soybean | 0.28 | 40 | 1 |
आपको जानकारी है कि 7 lb एक राउंड किया हुआ मान था और इसे घटाकर 6.6 lb किया जा सकता है। आपसे कहा गया है कि Weight या Fat constraints को एक बार में एक बदलकर देखें कि न्यूनतम लागत पर क्या असर पड़ता है। आप मूल समस्या को ज्यों का त्यों हल करेंगे और slack तथा shadow price की जाँच करेंगे।
pulp आपके लिए import कर दिया गया है और model के साथ-साथ C और S नाम के वैरिएबल (corn और soybean) भी परिभाषित हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Optimization परिचय
अभ्यास निर्देश
- Weight constraint का slack प्रिंट करें.
- जाँच करें कि Weight constraint का shadow price 0 से बड़ा है या नहीं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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')