НачатьНачать бесплатно

Теневая цена и запас: часть 1

Вы планируете, какие кексы должна выпускать пекарня. Пекарня может производить:

  • кекс стандартного размера: прибыль = $5
  • кекс двойного размера (джамбо): прибыль = $10

Действуют 2 ограничения: часы работы печи (30) и часы работы персонала (65). Эта задача уже смоделирована в PuLP, и решение найдено. В консоли выведены: статус модели, значения переменных решения, значение целевой функции (то есть прибыль), теневые цены и запасы ограничений.

Пример кода — это копия соответствующего скрипта. Измените ограничения и проследите, как изменится оптимальное решение.

Это упражнение является частью курса

Аналитика цепочек поставок на Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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))
Редактировать и запускать код