MILP の調整
ガウンとタキシードの会社が事業内容を一部見直しました。新しい前提に基づいて、利益が最大になるように最適化してください。
利益関数は \(545g + 330t\) で、\(g\) はガウン、\(t\) はタキシードの数量です。 制約はこれまでと同じで、\(6g+4t<=40\), \(3g+t<=20\) です。
会社はタキシードの利益を10%増やしたいと考えており、Mr. S は週に30時間しか働けなくなりました。
milp、LinearConstraint、Bounds は読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶOptimization入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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}')