给我一个关于钢琴销售存贮策略的数学建模问题代码

以下是一个简单的钢琴销售存储策略的数学建模问题代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义问题变量
x = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])  # 各仓库存储量
p = np.array([8000, 8200, 8400, 8600, 8800, 9000, 9200, 9400, 9600, 9800])  # 各仓库售价
c = np.array([6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000, 6000])  # 各仓库成本
d = 150  # 每日需求量

# 定义目标函数
def objective(x):
    return -np.dot(p, x) + np.dot(c, x)

# 定义约束条件函数
def constraint(x):
    return np.sum(x) - d

# 定义约束条件
cons = {'type': 'eq', 'fun': constraint}

# 定义变量范围
bnds = [(0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None), (0, None)]

# 使用优化算法进行求解
sol = minimize(objective, x, method='SLSQP', bounds=bnds, constraints=cons)

# 输出结果
print(sol)

该代码使用了优化算法来确定每个仓库的存储量，以最大化销售收益并满足每日需求量的要求。其中，`x`是各仓库存储量，`p`是各仓库售价，`c`是各仓库成本，`d`是每日需求量。目标函数为最大化销售收益，约束条件为满足每日需求量。使用`minimize`函数进行求解，并输出最优解。