最適な価格が非常に小さい値になっていることから、制約条件や初期解の設定を再考

2024年6月8日2024年6月17日

最適な価格が非常に小さい値になっていることから、制約条件や初期解の設定を再考してみます。また、価格は通常0以上の値であるため、初期解の設定を0以上の値に変更してみます。さらに、売上予測モデルや目的関数を改善することで、より現実的な結果を得ることができます。

以下は修正したサンプルコードです：

python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize_scalar

# 売上予測モデル（仮のモデルとして、価格と売上の関係を線形でモデリング）
def sales_prediction(price):
    return 1000 - 10 * price

# 目的関数：売上を最大化するための価格戦略
def objective_function(price):
    return -1 * sales_prediction(price)

# 最適化を実行
result = minimize_scalar(objective_function, bounds=(0, 500), method='bounded')

# 最適な価格を取得
optimal_price = result.x
optimal_sales = sales_prediction(optimal_price)

print("Optimal price:", optimal_price)
print("Predicted sales at optimal price:", optimal_sales)

この修正により、minimize_scalar関数の引数boundsで価格の範囲を0以上の値に設定し、初期解の設定を0にしました。さらに、minimize_scalar関数のmethod引数を使用して最適化手法を選択します。この修正により、より現実的な価格戦略を見つけることができるでしょう。