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Metodo di ricerca esaustiva

Hai applicato la funzione obiettivo e visualizzato il risultato; tuttavia, dal grafico potevi solo stimare a occhio il valore ottimale. Un modo più preciso per trovarlo è il metodo di ricerca esaustiva.

Stai di nuovo lavorando per una media company che pubblica e stampa riviste, ma questa volta scoprirai come massimizzare il profitto invece di minimizzare il costo. Ricorda che le unità di profitto e quantità sono in migliaia, quindi un q di 1 equivale a 1000 riviste e un profitto di 5 equivale a $5000.

Ti sono stati forniti lo stesso array quantity dell'esercizio precedente e una funzione profit() da ottimizzare.

numpy è già stato importato come np.

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione all'ottimizzazione in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Calcola il profitto per ogni quantità usando la funzione profit() fornita, salvando in profits.
  • Trova il profitto massimo con il metodo appropriato dell'array, salvandolo in max_profit.
  • Trova la quantità ottimale che massimizza il profitto salvando l'indice del profitto massimo come max_index, quindi usalo per sottoinsiemare quantity.
  • Stampa i risultati completando l'f-string, ricordando di moltiplicare profitto e quantità per 1000.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Calculate the profit for every quantity
profits = ____

# Find the maximum profit
max_profit = ____

# Find the optimal quantity
max_profit_ind = ____
optimal_quantity = ____

# Print the results
print(f"You need to print {____} magazines to make the maximum profit of ${____}.")
Modifica ed esegui il codice