그림자 가격과 슬랙 연습 1부
제과점에서 어떤 컵케이크를 만들어야 할지 계획하고 있어요. 제과점은 다음 두 가지를 만들 수 있어요:
- 일반 크기 컵케이크: 이익 = $5
- 일반 크기의 두 배인 점보 컵케이크: 이익 = $10
제약 조건은 오븐 사용 시간(30)과 작업자 시간(65) 두 가지가 있어요. 이 시나리오는 PuLP로 이미 모델링되어 있고 해가 구해져 있어요. 셸에는 모델 상태, 결정 변수 값, 목적함수 값(즉, 이익), 각 제약의 그림자 가격과 슬랙이 출력되어 있어요.
제공된 샘플 스크립트는 해당 코드를 복사한 것이에요. 최적 해가 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 제약 조건을 조정해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 공급망 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define Constraints, Solve, Print Status, Variables, Objective
model = LpProblem("Maximize Bakery Profits", LpMaximize)
R = LpVariable('Regular_production', lowBound=0, cat='Continuous')
J = LpVariable('Jumbo_production', lowBound=0, cat='Continuous')
model += 5 * R + 10 * J, "Profit"
# Adjust the constraint
model += 0.5 * R + 1 * J <= ____
model += 1 * R + 2.5 * J <= 65
# Solve Model, Print Status, Variables, Objective, Shadow and Slack
model.solve()
print("Model Status: {}".format(LpStatus[model.status]))
for v in model.variables():
print(v.name, "=", v.varValue)
print("Objective = $", value(model.objective))
o = [{'name':name, 'shadow price':c.pi, 'slack': c.slack}
for name, c in model.constraints.items()]
print(pd.DataFrame(o))