减肥药
#!/usr/bin/python版权所有2018，Gurobi Opt狗万app足彩imization，LLC#解决经典饮食模型，展示如何向现有模型添加约束。来自gurobipy import*#营养指南，基于#美国农业部美国人饮食指南，2005#http://www.health.gov/DietaryGuidelines/dga2005/ 类别，营养不良，最大营养=复合食品（{‘卡路里’：[18002200]，‘蛋白质’：[91，GRB.INFINITY]，‘脂肪’：[0,65]，‘钠’：[01779]）食品，成本=复合食品({“汉堡包”：2.49，“鸡肉”：2.89，“热狗”：1.50，“薯条”：1.89，“通心粉”：2.09，“比萨饼”：1.99，“沙拉”：2.49，“牛奶”：0.89，“冰淇淋”：1.59}{（“汉堡包”，“卡路里”）：410，（“汉堡包”，“蛋白质”）：24，（“汉堡包”，“脂肪”）：26，（“汉堡包”，“钠”）：730，（“鸡肉”，“卡路里”）：420，（‘鸡肉’、‘蛋白质’）：32，（‘鸡肉’、‘脂肪’）：10，（‘鸡肉’、‘钠’）：1190，（‘热狗’、‘热量’）：560，（‘热狗’、‘蛋白质’）：20，（‘热狗’、‘脂肪’）：32，（‘热狗’、‘钠’：1800，（‘薯条’、‘热量’）：380，（‘薯条’、‘蛋白质’：4，（‘薯条’、‘脂肪’）：19，（‘薯条’、‘钠’：270，（‘通心粉’、‘热量’）：320，（‘通心粉’、‘蛋白质’）：12、（‘通心粉’、‘脂肪’）：10、（‘通心粉’、‘钠’）：930、（‘比萨饼’、‘卡路里’）：320、（‘比萨饼’、‘蛋白质’）：15、（‘比萨饼’、‘脂肪’）：12、（‘比萨饼’、‘钠’）：820、（‘沙拉’、‘卡路里’：31、（‘沙拉’、‘脂肪’）：12、（‘沙拉’、‘钠’）：1230、‘牛奶’、‘卡路里’：100、‘牛奶’、‘蛋白质’：8、，（‘牛奶’、‘脂肪’）：2.5、（‘牛奶’、‘钠’）：125、（‘冰淇淋’、‘卡路里’）：330、（‘冰淇淋’、‘蛋白质’）：8、（‘冰淇淋’、‘脂肪’）：10、（‘冰淇淋’、‘钠’）：180#模型m=模型（“饮食”）#为要购买的食物创建决策变量#创建#这些决策变量。以下内容相当于###buy={}#对于食品中的f:#buy[f]=m.addVar（name=f）#目标是最小化成本m.setObjective（buy.prod（cost），GRB.minimize）#使用循环结构，前面的语句将是：##m.setObjective（对于食品中的f，sum（sum（buy[f]*cost[f]），GRB.MINIMIZE）#营养约束m.addConstrs（（quicksum（营养价值[f，c]*buy[f]表示食品中的f）=[minNutrition[c]，maxNutrition[c]]表示类别中的c），“#”）#使用循环结构，前面的语句将是：#表示类别中的c:#m.addRange（#总和（营养价值[f，c]*buy[f]表示食品中的f），minNutrition[c]，maxNutrition[c]，c）def printSolution（）：如果m.status==GRB.status.OPTIMAL:print（'\nCost:%g'%m.objVal）print（'\nBuy:'）buyx=m.getAttr（'x'，buy）for f in foods:if buy[f].x>0.0001:print（'%s%g'（f，buyx[f]）else:print（'No solution求解m.optimate（）'printSolution print（'n约束：最多6份乳制品'）m.addConstr（buy.sum（['milk'，'ice cream'））<=6，“限制奶制品”）#求解m.optimize（）打印解决方案（）
