Dietproblemet återbesökt
Du granskar ekonomin för en bonde som bett dig se över kosten för hans grisar och minska kostnaderna om möjligt. Den nuvarande kostnadsminimerade kosten baseras på veterinärens rekommendation om minst 17 % protein, 2 % fett och 7 lb foder enligt följande specifikationer
| Foder | Kostnad ($/lb) | Protein (%) | Fett (%) |
|---|---|---|---|
| majs | 0,11 | 10 | 2,5 |
| sojabönor | 0,28 | 40 | 1 |
Du har information om att 7 lb var ett avrundat värde och kan minska till 6,6 lb. Din uppgift är att se hur en förändring av vikts- eller fettbegränsningen – en i taget – påverkar minimikostnaden. Du löser det ursprungliga problemet som det är och undersöker slack och skuggpris.
pulp har importerats åt dig och model har definierats tillsammans med variablerna C och S för majs och sojabönor.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till optimering i Python
Övningsinstruktioner
- Skriv ut slack-värdet för viktsrestriktionen.
- Kontrollera om skuggpriset för viktsrestriktionen är större än 0.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
model.constraints['Weight'] = C + S >= 7
model.solve()
print(f"Status: {LpStatus[model.status]}\n")
# Print the slack of the weight constraint
print("The slack of the Weight constraint is {}",
____.constraints['Weight'].____)
# Check if the shadow price is greater than 0
if ____.constraints['Weight'].____ > 0:
print('Tightening the constraint will increase minimum cost')