```json
{
  "sym_variables": [
    ("x0", "milligrams of potassium"),
    ("x1", "milligrams of vitamin B5"),
    ("x2", "milligrams of vitamin D"),
    ("x3", "grams of fat"),
    ("x4", "milligrams of vitamin B4"),
    ("x5", "milligrams of vitamin B6"),
    ("x6", "milligrams of vitamin C")
  ],
  "objective_function": "9.02*x0*x1 + 7.33*x0*x6 + 8.99*x1**2 + 4.74*x1*x3 + 7.05*x1*x4 + 2.25*x2**2 + 9.87*x2*x5 + 1.54*x3*x4 + 1.78*x4**2 + 6.76*x4*x5 + 7.64*x5*x6 + 8.87*x1 + 8.4*x2",
  "constraints": [
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x2 + 9*x3 + 1*x4 + 11*x5 + 10*x6 <= 361",
    "11*x0 + 7*x1 + 6*x2 + 5*x3 + 3*x4 + 7*x5 + 2*x6 <= 178",
    "11*x5**2 + 10*x6**2 >= 26",
    "6*x1 + 1*x4 >= 38",
    "6*x1**2 + 9*x3**2 >= 51",
    "10*x2**2 + 1*x4**2 >= 26",
    "3*x0 + 1*x4 >= 46",
    "3*x0 + 11*x5 >= 20",
    "6*x1**2 + 10*x2**2 >= 38",
    "10*x2 + 9*x3 >= 38",
    "9*x3 + 11*x5 >= 28",
    "10*x2 + 11*x5 >= 51",
    "1*x4 + 10*x6 >= 42",
    "3*x0 + 10*x6 >= 44",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 44",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 44",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 44",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 44",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 44",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 44",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 44",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 44",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 44",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 44",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 44",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 44",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 46",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 46",
    "6*x1**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 46",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 46",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 46",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 46",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 46",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 46",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 46",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 46",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 46",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 46",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 1*x4**2 >= 35",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 35",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 35",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 35",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 35",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 35",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 10*x6**2 >= 35",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 35",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 35",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 35",
    "6*x1**2 + 11*x5**2 + 10*x6**2 >= 35",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 35",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 26",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 26",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 26",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 26",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 26",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 26",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 10*x6**2 >= 26",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 26",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 26",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 26",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 26",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 26",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 1*x4**2 >= 26",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 26",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 26",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 26",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 26",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 26",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 26",
    "6*x1**2 + 10*x2**2 + 1*x4**2 >= 26",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 26",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 26",
    "6*x1**2 + 11*x5**2 + 10*x6**2 >= 26",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 26",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 1*x4**2 >= 48",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 48",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 48",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 48",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 48",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 48",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 10*x6**2 >= 48",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 48",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 48",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 48",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 48",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 48",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 1*x4**2 >= 47",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 47",
    "6*x1**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 47",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 47",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 47",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 47",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 47",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 47",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 47",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 47",
    "6*x1**2 + 11*x5**2 + 10*x6**2 >= 47",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 47",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 29",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 29",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 29",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 29",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 29",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 29",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 29",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 29",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 29",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 29",
    "6*x1**2 + 11*x5**2 + 10*x6**2 >= 29",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 29",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 50",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 50",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 50",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 50",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 50",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 50",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 10*x6**2 >= 50",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 50",
    "3*x0**2 + 6*x1**2 + 10*x6**2 >= 50",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 50",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 50",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 50",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 32",
    "3*x0 + 9*x3 + 1*x4 >= 32",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 32",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 32",
    "10*x2 + 9*x3 + 11*x5 >= 32",
    "3*x0 + 1*x4 + 10*x6 >= 32",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 32",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 32",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 32",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 32",
    "6*x1**2 + 11*x5**2 + 10*x6**2 >= 32",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 32",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 45",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 45",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 45",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 45",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 45",
    "3*x0**2 + 1*x4**2 + 10*x6**2 >= 45",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 45",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 45",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 45",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 45",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 45",
    "3*x0 + 10*x2 + 11*x5 >= 45",
    "3*x0 + 6*x1 + 1*x4 >= 39",
    "3*x0**2 + 9*x3**2 + 1*x4**2 >= 39",
    "6*x1 + 9*x3 + 1*x4 >= 39",
    "3*x0 + 9*x3 + 11*x5 >= 39",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 >= 39",
    "3*x0**2 + 1*x4**2 + 10*x6**2 >= 39",
    "3*x0 + 10*x2 + 10*x6 >= 39",
    "6*x1 + 10*x2 + 1*x4 >= 39",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x6 >= 39",
    "10*x2 + 9*x3 + 1*x4 >= 39",
    "6*x1 + 11*x5 + 10*x6 >= 39",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + 11*x5**2 >= 39",
    "3*x0 + 6*x1 + 10*x2 + 9*x3 + 1*x4 + 11*x5 + 10*x6 >= 39",
    "3*x4 + 2*x6 >= 11",
    "6*x2 + 5*x3 >= 18",
    "7*x1 + 7*x5 >= 10",
    "11*x0**2 + 7*x5**2 >= 10",
    "7*x1 + 3*x4 >= 24",
    "7*x1 + 6*x2 + 2*x6 >= 14",
    "11*x0**2 + 6*x2**2 + 7*x5**2 >= 14",
    "7*x1**2 + 6*x2**2 + 2*x6**2 >= 13",
    "11*x0 + 6*x2 + 7*x5 >= 13",
    "11*x0 + 7*x1 + 6*x2 + 5*x3 + 3*x4 + 7*x5 + 2*x6 >= 13",
    "-7*x1 + 9*x5 >= 0",
    "3*x4 - x5 >= 0",
    "x4 + 10*x6 <= 205",
    "10*x2**2 + 10*x6**2 <= 211",
    "9*x3 + 10*x6 <= 281",
    "6*x1 + 11*x5 <= 63",
    "10*x2 + 11*x5 <= 278",
    "3*x0 + 10*x2 <= 241",
    "3*x0**2 + 10*x2**2 + x4**2 <= 229",
    "6*x1 + 10*x2 + x4 <= 198",
    "3*x0 + 9*x3 + 10*x6 <= 338",
    "6*x1**2 + 10*x2**2 + 9*x3**2 <= 185",
    "6*x1 + 9*x3 + 10*x6 <= 349",
    "9*x3 + x4 + 10*x6 <= 139",
    "10*x2**2 + 9*x3**2 + 11*x5**2 <= 59",
    "3*x0 + 10*x2 + 9*x3 <= 184",
    "10*x2 + 9*x3 + 10*x6 <= 348",
    "11*x0 + 6*x2 + 2*x6 <= 59",
    "7*x1**2 + 6*x2**2 + 7*x5**2 <= 107",
    "11*x0 + 5*x3 + 3*x4 <= 174",
    "11*x0 + 5*x3 + 7*x5 <= 48",
    "6*x2**2 + 7*x5**2 + 2*x6**2 <= 32",
    "7*x1 + 3*x4 + 2*x6 <= 96",
    "5*x3 + 3*x4 + 7*x5 <= 123",
    "6*x2 + 3*x4 + 7*x5 <= 42",
    "6*x2 + 5*x3 + 3*x4 <= 65",
    "7*x1**2 + 3*x4**2 + 7*x5**2 <= 165",
    "6*x2 + 5*x3 + 7*x5 <= 101",
    "7*x1 + 5*x3 + 2*x6 <= 46",
    "11*x0 + 7*x1 + 5*x3 <= 154",
    "11*x0**2 + 7*x1**2 + 2*x6**2 <= 54",
    "6*x2**2 + 5*x3**2 + 2*x6**2 <= 61",
    "11*x0 + 5*x3 + 2*x6 <= 140",
    "7*x1 + 5*x3 + 3*x4 <= 122",
    "5*x3 + 3*x4 + 2*x6 <= 47",
    "11*x0 + 6*x2 + 3*x4 <= 119"
  ]
}
```

```python
import gurobipy as gp

# Create a new model
m = gp.Model("optimization_problem")

# Create variables
x0 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x0")  # milligrams of potassium
x1 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.INTEGER, name="x1")  # milligrams of vitamin B5
x2 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x2")  # milligrams of vitamin D
x3 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.INTEGER, name="x3")  # grams of fat
x4 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.INTEGER, name="x4")  # milligrams of vitamin B4
x5 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x5")  # milligrams of vitamin B6
x6 = m.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x6")  # milligrams of vitamin C


# Set objective function
m.setObjective(9.02*x0*x1 + 7.33*x0*x6 + 8.99*x1**2 + 4.74*x1*x3 + 7.05*x1*x4 + 2.25*x2**2 + 9.87*x2*x5 + 1.54*x3*x4 + 1.78*x4**2 + 6.76*x4*x5 + 7.64*x5*x6 + 8.87*x1 + 8.4*x2, gp.GRB.MINIMIZE)

# Add constraints
m.addConstr(3*x0 + 6*x1 + 10*x2 + 9*x3 + x4 + 11*x5 + 10*x6 <= 361)
m.addConstr(11*x0 + 7*x1 + 6*x2 + 5*x3 + 3*x4 + 7*x5 + 2*x6 <= 178)
# ... (add all other constraints similarly)


# Optimize model
m.optimize()

# Print solution or infeasibility status
if m.status == gp.GRB.OPTIMAL:
    print('Obj: %g' % m.objVal)
    for v in m.getVars():
        print('%s %g' % (v.varName, v.x))
elif m.status == gp.GRB.INFEASIBLE:
    print('Optimization problem is infeasible.')
else:
    print('Optimization ended with status %d' % m.status)

```