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Exercício de preço-sombra e folga pt1

Você está planejando quais cupcakes uma padaria deve produzir. A padaria pode fazer:

  • cupcake de tamanho regular: lucro = US$ 5
  • um cupcake jumbo, duas vezes o tamanho do regular: lucro = US$ 10

Há 2 restrições: horas de forno (30) e horas de trabalho (65). Esse cenário já foi modelado em PuLP para você e uma solução foi encontrada. O status do modelo, os valores das variáveis de decisão, o valor do objetivo (isto é, o lucro), os preços-sombra e a folga das restrições foram exibidos no console.

O script de exemplo é uma cópia desse código. Você vai ajustar as restrições para ver como a solução ótima muda.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Cadeia de Suprimentos em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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))
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