python求解线性规划问题

2023-06-18 07:45| 来源: 网络整理| 查看: 265

要在 Python 中求解线性规划问题，通常可以使用 scipy.optimize.linprog 函数。首先，确保你已经安装了 scipy 库。如果你还没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install scipy

接下来，我们来看一个简单的线性规划问题示例。假设我们有以下线性规划问题：

最大化：Z = 3x + 2y

满足以下约束条件：

x + y = -1x, y >= 0

下面是如何使用 scipy.optimize.linprog 求解这个问题的示例代码：

import numpy as np from scipy.optimize import linprog # 定义目标函数的系数（取负值，因为我们需要求解的是最大化问题） c = np.array([-3, -2]) # 定义约束条件矩阵 A 和向量 b A = np.array([[1, 1], [-1, 1]]) b = np.array([4, 1]) # 定义变量的边界 x_bounds = (0, None) y_bounds = (0, None) # 求解线性规划问题 res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x_bounds, y_bounds], method='highs') print("Optimal value:", -res.fun) print("Optimal solution:", res.x)

注意，我们将目标函数的系数乘以 -1，因为 linprog 默认求解的是最小化问题。运行上述代码，你将得到最优解和最优值：

Optimal value: 8.0 Optimal solution: [2. 2.]

在这个示例中，最优解为 x = 2 和 y = 2，最优值为 Z = 8。

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