Optimizarea costurilor

Acum vom folosi funcțiile pe care le-ai construit pentru a optimiza costul de producție. Ne interesează să maximizăm profitul mediu. Totuși, profiturile depind de mai mulți factori, dintre care noi controlăm doar costul. Prin urmare, putem simula incertitudinea celorlalți factori și putem varia costul pentru a vedea cum este afectat profitul.

Deoarece administrezi mica fermă de porumb, ai posibilitatea să alegi costul – de la 100 \( până la 5.000 \). Vrei să alegi costul care îți aduce profitul mediu maxim. În acest exercițiu, vom simula mai multe rezultate pentru fiecare nivel de cost și vom calcula o medie. Vom alege apoi costul care ne oferă profitul mediu maxim. La final, vei avea un cadru de lucru pentru selectarea intrărilor optime în deciziile de afaceri.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare statistică în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inițializează dicționarul gol results.
Pentru fiecare nivel de cost, simulează profiturile folosind funcția pre-încărcată profits() și adaugă-le în tmp_profits.
Stochează media valorilor din tmp_profits pentru fiecare nivel de cost în dicționarul results.
Găsește nivelul de cost cost_max care are profitul mediu maxim, executând results prin list comprehension.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))

Editează și rulează codul