O problema da dieta revisitado
Você está revisando as finanças de um fazendeiro que pediu para você reavaliar a dieta dos porcos e reduzir o custo, se possível. A dieta atual de minimização de custos segue a recomendação do veterinário: pelo menos 17% de proteína, 2% de gordura e 7 lb de alimento, conforme as especificações abaixo:
| Food | Cost ($/lb) | Protein (%) | Fat (%) |
|---|---|---|---|
| corn | 0.11 | 10 | 2.5 |
| soybean | 0.28 | 40 | 1 |
Você tem a informação de que as 7 lb foram arredondadas e podem diminuir para 6,6 lb. Você deve verificar como alterar a restrição de peso ou de gordura, uma de cada vez, afeta o custo mínimo. Você vai resolver o problema original como está e examinar a folga e o preço-sombra.
pulp já foi importado para você e model foi definido, assim como as variáveis C e S para milho e soja.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Otimização em Python
Instruções do exercício
- Imprima a folga da restrição Weight.
- Verifique se o preço-sombra da restrição Weight é maior que 0.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
model.constraints['Weight'] = C + S >= 7
model.solve()
print(f"Status: {LpStatus[model.status]}\n")
# Print the slack of the weight constraint
print("The slack of the Weight constraint is {}",
____.constraints['Weight'].____)
# Check if the shadow price is greater than 0
if ____.constraints['Weight'].____ > 0:
print('Tightening the constraint will increase minimum cost')