Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tối ưu hóa chi phí

Giờ chúng ta sẽ dùng các hàm bạn đã xây dựng để tối ưu hóa chi phí sản xuất. Mục tiêu là tối đa hóa lợi nhuận trung bình. Tuy nhiên, lợi nhuận phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong khi bạn chỉ kiểm soát được chi phí. Vì vậy, ta có thể mô phỏng sự bất định ở các yếu tố khác và thay đổi chi phí để xem lợi nhuận bị ảnh hưởng thế nào.

Vì bạn quản lý một trang trại ngô nhỏ, bạn có quyền chọn mức chi phí — từ $100 đến $5,000. Bạn muốn chọn mức chi phí mang lại lợi nhuận trung bình cao nhất. Trong bài này, ta sẽ mô phỏng nhiều kết quả cho mỗi mức chi phí và tính trung bình. Sau đó, ta sẽ chọn mức chi phí cho lợi nhuận trung bình lớn nhất. Hoàn thành xong, bạn sẽ có một khung làm việc để chọn đầu vào tối ưu cho các quyết định kinh doanh.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô phỏng Thống kê bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo từ điển rỗng results.
  • Với mỗi mức chi phí, mô phỏng lợi nhuận bằng hàm profits() đã nạp sẵn và thêm vào tmp_profits.
  • Lưu giá trị trung bình của tmp_profits cho mỗi mức chi phí vào từ điển results.
  • Tìm mức chi phí cost_max có lợi nhuận trung bình lớn nhất bằng cách chạy results qua list comprehension.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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))
Chỉnh sửa và Chạy Mã