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Otimizando custos

Agora vamos usar as funções que você construiu para otimizar nosso custo de produção. Nosso objetivo é maximizar o lucro médio. No entanto, nossos lucros dependem de vários fatores, enquanto controlamos apenas o custo. Por isso, podemos simular a incerteza dos outros fatores e variar o custo para ver como isso impacta nossos lucros.

Como você gerencia a pequena fazenda de milho, você pode escolher seu custo — de US\( 100 a US\) 5.000. Você quer escolher o custo que gera o maior lucro médio. Neste exercício, vamos simular vários resultados para cada nível de custo e calcular uma média. Em seguida, vamos escolher o custo que nos dá o maior lucro médio. Ao concluir, você terá um esquema para selecionar insumos ótimos para decisões de negócio.

Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

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Instruções do exercício

  • Inicialize o dicionário vazio results.
  • Para cada nível de custo, simule os lucros usando a função profits() já carregada e adicione-os a tmp_profits.
  • Armazene a média de tmp_profits para cada nível de custo no dicionário results.
  • Encontre o nível de custo cost_max que tem o maior lucro médio executando results na compreensão de listas.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Initialize results and cost_levels variables
sims, results = 1000, ____
cost_levels = np.arange(100, 5100, 100)

# For each cost level, simulate profits and store mean profit
for cost in cost_levels:
    tmp_profits = []
    for i in range(sims):
        tmp_profits.append(____)
    results[cost] = np.mean(____)
    
# Get the cost that maximizes average profit
cost_max = [x for x in ____.keys() if ____[x] == max(____.values())][0]
print("Average profit is maximized when cost = {}".format(cost_max))
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