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这篇文章主要为大家展示了“python中如何处理线性规划问题”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python中如何处理线性规划问题”这篇文章吧。
说明
1、问题定义,确定决策变量、目标函数和约束条件。
2、模型构建,由问题描述建立数学方程,转化为标准形式的数学模型。
3、模型求解,用标准模型的优化算法对模型进行求解,得到优化结果。
实例
不等式1为大于等于,应该转换为小于等于:-2X1 + 5X2 - X3 <= -10
import numpy as np from scipy import optimize as op np.set_printoptions(suppress=True) z = np.array([2, 3, -5]) A_up = np.array([[-2, 5, -1], [1, 3, 1]]) B_up = np.array([-10, 12]) A_eq = np.array([1, 1, 1]) B_eq = np.array([7]) x1 = (0, 7) x2 = (0, 7) x3 = (0, 7) res = op.linprog(-z, A_up, B_up, A_eq, B_eq, bounds=(x1, x2, x3)) print(res)
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