整数规划的模型与线性规划基本相同,只是额外增加了部分变量为整数的约束 整数规划求解的基本框架是分支定界法,首先去除整数约束得到"松弛模型"。使用线性规划的方法求解。 方法一与方法二可以作为以后做整数规划的模板 pulp库: import pulp # 参数设置 c = [3,4,1] #目标函数未知数前的系数 A_gq = [[1,6,2...
解法一:linprog()函数 解法二:minimize()函数 解法三:cvxpy库 解法四:cvxopt库 小总结 线性规划案例1 本线性规划案例求解得到的最优解应为 ,目标函数最优值为2.5,下面我们通过下面方法分别实现求解最优值的过程 解法一:linprog()函数 标准化 代码 from scipy.optimize import linprog # 目标函数系数 c = [2, ...
c:线性目标函数的系数 数据类型:一维数组 Aub(可选参数):不等式约束矩阵, A _ub的每一行指定上的线性不等式约束的系数 数据类型:二维数组 b_ub(可选参数):不等式约束向量,每个元素代表 x的上限 数据类型:一维数组 A_eq(可选参数):等式约束矩阵, A _eq的每一行指定x上的线性等式约束的系数 数据类型:二维...
首先在最前面引入所需的pulp工具库: importpulpaspl 这句话是引入pulp库并简写为pl,一个 python 库只有在开始import了之后才能在后面使用。这样后面凡是用到pulp的功能都要写成pl.xxx。 接下来是以下几个步骤: 定义模型 定义决策变量 添加约束条件 添加目标函数 模型求解 打印结果 3.1 定义模型 # Define the model...
from pulp import * if __name__ == '__main__': # 给一个任务名称,随便给,初始化为LpProblem对象 # LpProblem对象用于目标函数和约束函数定义,以及求解 # LpMinimize对应目标函数最小化,LpMaxmize对应目标函数最大化 prob = LpProblem("TheWhiskasProblem", LpMinimize) # LpVariable对象用于定义变量,整体...
python线性规划的求解方法 说明 1、图解法,用几何绘图的方法,求出最优解。 中学就讲过这种方法,在经济学研究中非常常用。 2、矩阵法,引入松弛变量。 将线性规划问题转化为增广矩阵形式,然后逐步解决,是简单性法之前的典型方法; 3、单纯法,利用多面体在可行领域逐步构建新的顶点,不断逼近最优解。
虽然SMT求解器很强大,能够解逻辑题、解数独、解方程、甚至解决逆向问题,但是有个缺点就是只能找出一个可行解,如果我想要找出可行解的最大值或最小值就不行,无法完成类似Excel的规划求解的功能。 前文中已经提到了scipy这个库可以进行线性规划求解,可惜我在这周的实际测试中发现,不支持整数约束,只能求解出实数。差点...
1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c,A_ub=None,b_ub=None,A_eq=None,b_eq=None,bounds=None,method='sim...
使用python做线性规划求解(上) 线性规划是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。Python中有许多第三方的工具可以解决这类问题,这里介绍常用的pulp工具包。pulp能够解包括整数规划在内的绝大多数线性规划问题,并且提供了多种solver,每种solver针