5.7

from scipy.optimize import linprog

c = [50, 0.2, 50, 0.2, 50, 0.2, 4, 4, 4]
A = [
[1, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, -1, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, -1]
]
b = [40, 60, 80, 100, 100, 100, -40, -60, -80]

res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)

print("最优生产计划:", res.x)
print("最小总费用:", res.fun)

a的变化
当a增加时，生产费用增加，工厂可能会减少生产量以降低成本，但需要确保满足交货需求。
当a减少时，生产费用降低，工厂可能会增加生产量以减少存储费用。
b的变化
当b增加时，生产费用随生产量的增加而增加更快，工厂可能会减少生产量以降低成本。
当b减少时，生产费用随生产量的增加而增加较慢，工厂可能会增加生产量以减少存储费用。
c的变化
当c增加时，存储费用增加，工厂可能会减少生产量以减少存储费用。
当c减少时，存储费用降低，工厂可能会增加生产量以减少存储费用。
这些参数的变化会影响生产计划和库存策略，工厂需要根据实际情况调整生产计划，以最小化总费用。
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