調整 MILP
禮服與燕尾服公司調整了部分營運內容，需要你依照新的設定來最佳化利潤。
原本的利潤公式是 $545g + 330t$，其中 \(g\) 表示禮服數量，\(t\) 表示燕尾服數量。 限制條件相同：$6g+4t<=40$、$3g+t<=20$。
公司想把燕尾服的利潤提高 10%，而且 S 先生現在每週只能工作 30 小時。
milp、LinearConstraint 和 Bounds 已為你載入。
本練習屬於課程
Python 最佳化入門
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Adjust the objective
result = milp([____, ____],
integrality=[1, 1],
bounds=Bounds([0, 0], [20, 12]),
constraints=LinearConstraint([[6, 4], [3, 1]], ub=[40, 20]))
print(result.message)
print(f'The optimal number of gowns produced is: {result.x[0]:.2f}')
print(f'The optimal number of tuxedos produced is: {result.x[1]:.2f}')
print(f'The firm made: ${-result.fun:.2f}')