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Ajustando o MILP

A empresa de vestidos de gala e smokings ajustou alguns aspectos do negócio e precisa que você otimize o lucro com base na nova estrutura.

A fórmula de lucro era \(545g + 330t\), em que \(g\) são os vestidos de gala e \(t\) são os smokings. As restrições são as mesmas: \(6g+4t<=40\), \(3g+t<=20\)

A empresa quer aumentar o lucro por smoking em 10%, e o Sr. S agora só pode trabalhar 30 horas por semana.

milp, LinearConstraint e Bounds já foram carregados para você.

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Introdução à Otimização em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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}')
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