BaşlayınÜcretsiz başlayın

Diyet problemine geri dönüş

Maliyetleri mümkünse düşürmek için domuzlarının diyetini yeniden gözden geçirmeni isteyen bir çiftçinin finansallarını inceliyorsun. Mevcut maliyet minimizasyonu diyeti, en az %17 protein, %2 yağ ve 7 lb gıda şartı içeren veteriner tavsiyesine dayanıyor

Food Cost ($/lb) Protein (%) Fat (%)
corn 0.11 10 2.5
soybean 0.28 40 1

7 lb değerinin yuvarlanmış olduğunu ve 6.6 lb’ye düşebileceğini biliyorsun. Ağırlık veya yağ kısıtını, her seferinde birini değiştirmenin asgari maliyeti nasıl etkilediğini görmen isteniyor. Orijinal problemi olduğu gibi çözecek ve boşluk (slack) ile gölge fiyatı (shadow price) inceleyeceksin.

pulp senin için içe aktarıldı ve model ile mısır ve soya fasulyesi için C ve S değişkenleri tanımlandı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Optimizasyona Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Weight kısıtının slack değerini yazdır.
  • Weight kısıtının gölge fiyatının 0’dan büyük olup olmadığını kontrol et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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')
Kodu Düzenle ve Çalıştır