Тіньові ціни для соків
Підприємство використовує дві машини \(M_1\) та \(M_2\) для розливу по пляшках грейпфрутового соку (\(g\)) та апельсинового соку (\(o\)). Мета — максимізувати прибуток за умов обмежень
M1: \(6g + 5.5o \leq 40\) та M2: \(3g + 2.5o \leq 20\)
Ці обмеження відображають продуктивність і доступність машин. Наприклад, M1 доступна 40 годин на тиждень і потребує 6 годин, щоб розлити 1 тонну грейпфрутового соку, та 5,5 години — для тонни апельсинового.
Є також обмеження постачання: підприємство отримує не більш як 6 тонн грейпфрутів на тиждень та 12 тонн апельсинів. Це верхні межі.
pulp уже імпортовано, model визначено, а також змінні g і o для грейпфрутового та апельсинового соків.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до оптимізації в Python
Інструкції до вправи
- Доповніть цикл for перевіркою, чи тіньова ціна додатна.
- Вкажіть змінну, що вимірює граничне зростання цільової функції, коли обмеження послаблюють.
- Вкажіть змінну, що показує, наскільки «тугим» є обмеження.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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.")