给我一个关于钢琴销售存贮策略的数学建模问题代码

时间: 2024-02-05 21:12:00 浏览: 29
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。

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