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कई तत्वों को संभालना

किसान चाहता है कि वह पिछली optimization फंक्शन को दोहराकर फ़ार्म के दूसरे जानवरों के लिए और जटिल भोजन योजनाएँ बना सके.

पिछला कोड दिया गया है. क्या आप पिछले कोड को इस तरह समायोजित कर सकते हैं कि वह कई वैरिएबल्स को बेहतर तरीके से संभाल सके?

pulp आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Optimization परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • वैरिएबल परिभाषा को LpVariable.dicts() का उपयोग करने के लिए बदलें, इन्हें variables के रूप में "Food" नाम के साथ सेव करें.
  • objective फंक्शन को lpSum() का उपयोग करने के लिए समायोजित करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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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