BaşlayınÜcretsiz başlayın

Gölge fiyat ve boşluk egzersizi bölüm 1

Bir fırının hangi cupcakeleri yapması gerektiğini planlıyorsun. Fırın şunlardan birini yapabilir:

  • normal boy cupcake: kâr = $5
  • normalin iki katı büyüklükte jumbo cupcake: kâr = $10

Fırın saati (30) ve işçi saati (65) olmak üzere 2 kısıt var. Bu senaryo senin için PuLP ile modellendi ve bir çözüm bulundu. Model durumu, karar değişkenlerinin değerleri, amaç değeri (yani kâr), kısıtların gölge fiyatları ve boşlukları kabukta yazdırıldı.

Örnek betik bu kodun bir kopyasıdır. En iyi çözümün nasıl değiştiğini görmek için kısıtları ayarlayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Tedarik Zinciri Analitiği

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır