不使用食品成本的变异问题（最大化问题）
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定义问题： 在不考虑食品成本的情况下，如何选择不同的食品，以最大化摄入的营养价值？
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对问题进行编码： 使用线性规划模型和Python中的PuLP库来编码这个问题。
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编写代码： 假设有四种食品，并且每一种食品都有不同的营养价值(以每百克为单位)，如下所示：
| 食品 | 蛋白质(克) | 脂肪(克) | 碳水化合物(克) |
|---|---|---|---|
| 牛肉 | 26 | 20 | 0 |
| 鸡肉 | 24 | 10 | 10 |
| 米饭 | 3 | 1 | 30 |
| 面包 | 5 | 3 | 30 |
接下来，我们将定义我们的线性规划问题：
from pulp import *
定义问题
problem = LpProblem("Maximize Nutrition", LpMaximize)
定义变量：每100克食品的摄入量
beef = LpVariable("beef", 0, None, LpContinuous) chicken = LpVariable("chicken", 0, None, LpContinuous) rice = LpVariable("rice", 0, None, LpContinuous) bread = LpVariable("bread", 0, None, LpContinuous)
定义目标函数
problem += 26beef + 24chicken + 3rice + 5bread, "Protein"
添加约束条件
problem += 20beef + 10chicken + rice + 3bread <= 150, "Fat" problem += beef + chicken + rice + bread <= 150, "Cost" problem += 0beef + 10chicken + 30rice + 30*bread <= 150, "Carbs"
解决问题
problem.solve()
打印结果
print("Solution:") for var in problem.variables(): print(var.name, "=", var.varValue)
print("Total Nutrition = ",