LPSOLVE-查找最大值 - 具有乘法的公式

Question

我正在寻找一种与我在Excel中成功使用的方式使用LPSOLDEL的方法。我已经计算了各种产品的弹性。根据产品是否是弹性，我想就要问的价格提出建议。

我有以下值：

current.price = 15
sales.lastmonth = 50
elasticity = -1.5

我想通过更改建议的公式来优化销售

。 弹性））

sales.prediction =（sales.lastmonth--（（abs （ 尝试以下内容：

# install.packages("lpSolve")
library(lpSolve)

objective.fn <- c(sales.prediction) # determine what the objective is

# constrain sales.lastmonth and current.price
const.mat <- matrix(c(1,1),ncol=1,byrow=T)
const.dir <- c("=","=")
const.rhs <- c(sales.lastmonth, current.price)

lp("max",objective.fn,const.mat,const.dir,const.rhs,compute.sens=TRUE)

有什么建议吗？

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编辑-V2：根据下面的评论，我想补充一下建议的限制。提价应最大25％的25％，低于25％建议我在没有优化的情况下的建议。例如，假设我已经在考虑将价格降低到12.5。这也可能吗？

Answer 1

如果我正确理解您只是尝试优化（最大化）此功能，则没有任何约束，因为您的变量是恒定的。如果这是真的，那么您可以

optimize(
  f=function(x){
    sales.lastmonth-((abs(elasticity)*(x-current.price))*(sales.lastmonth/current.price))*x
  },
  interval=c(-100,100),
  maximum=T
)

$maximum
[1] 7.5

$objective
[1] 331.25

在7.5时进行最大值。

编辑：限制优化的一个简单hack是使用间隔参数，用于您的编辑Interval = C（Current.Price*0.75，Current.Price*1.25）。