ПочатиПочніть безкоштовно

Оптимізація витрат

Тепер ми використаємо створені вами функції, щоб оптимізувати наші виробничі витрати. Нас цікавить максимізація середнього прибутку. Проте прибуток залежить від багатьох чинників, а ми контролюємо лише витрати. Тому ми змоделюємо невизначеність в інших чинниках і варіюватимемо витрати, щоб побачити, як це впливає на прибуток.

Оскільки ви керуєте невеликою кукурудзяною фермою, ви можете обрати рівень витрат — від $100 до $5 000. Вам потрібно вибрати такі витрати, що дають максимальний середній прибуток. У цій вправі ми змоделюємо кілька результатів для кожного рівня витрат і обчислимо середнє. Потім оберемо рівень витрат, що забезпечує найбільший середній прибуток. Після завершення у вас буде підхід для вибору оптимальних вхідних параметрів для бізнес-рішень.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичне моделювання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте порожній словник results.
  • Для кожного рівня витрат змоделюйте прибуток за допомогою заздалегідь завантаженої функції profits() і додайте значення до tmp_profits.
  • Збережіть середнє значення tmp_profits для кожного рівня витрат у словнику results.
  • Знайдіть рівень витрат cost_max, який має найбільший середній прибуток, пропустивши results через генератор списку.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize results and cost_levels variables
sims, results = 1000, ____
cost_levels = np.arange(100, 5100, 100)

# For each cost level, simulate profits and store mean profit
for cost in cost_levels:
    tmp_profits = []
    for i in range(sims):
        tmp_profits.append(____)
    results[cost] = np.mean(____)
    
# Get the cost that maximizes average profit
cost_max = [x for x in ____.keys() if ____[x] == max(____.values())][0]
print("Average profit is maximized when cost = {}".format(cost_max))
Редагувати та запускати код