Теневые цены для сока
Фирма использует два станка — \(M_1\) и \(M_2\) — для розлива грейпфрутового (\(g\)) и апельсинового (\(o\)) сока по бутылкам. Цель — максимизировать прибыль при следующих ограничениях:
M1: \(6g + 5.5o \leq 40\) и M2: \(3g + 2.5o \leq 20\)
Ограничения отражают производительность и доступность станков. Например, станок M1 доступен 40 часов в неделю и требует 6 часов для розлива 1 тонны грейпфрутового сока и 5,5 часа для тонны апельсинового.
Дополнительное ограничение по поставкам: фирма получает не более 6 тонн грейпфрутов и 12 тонн апельсинов в неделю. Это верхние границы переменных.
pulp уже импортирован, модель model определена, а также переменные g и o для грейпфрутового и апельсинового сока.
Это упражнение является частью курса
Введение в оптимизацию на Python
Инструкции к упражнению
- Дополните цикл
forпроверкой того, является ли теневая цена положительной. - Введите переменную, которая измеряет предельное увеличение целевой функции при ослаблении ограничения.
- Введите переменную, которая измеряет степень жёсткости ограничения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
print(LpStatus[model.status])
print(f'The optimal amount of {g.name} embottled is: {g.varValue:.2f} tons')
print(f'The optimal amount of {o.name} embottled is: {o.varValue:.2f} tons')
for name, c in model.constraints.items():
# Check if shadow value is positive
if c.____ > 0:
# Enter the variable that measures marginal increase in objective when constraint is relaxed
print(f"Increasing the capacity of {name} by one unit would increase profit by {c.____} units.")
else:
# Enter the variable that measures how tight the constraint is
print(f"{name} has {c.____} units of unused capacity.")