python中linprog
时间: 2023-07-14 21:12:51 浏览: 80
在Python中,可以使用SciPy库中的linprog函数来求解线性规划问题。该函数使用单纯形法或内点法求解线性规划问题,具有较高的效率和稳定性。
linprog函数的基本语法如下:
```python
from scipy.optimize import linprog
res = linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None)
```
其中,各参数的含义如下:
- `c`:目标函数的系数向量。
- `A_ub`:不等式约束条件的系数矩阵。
- `b_ub`:不等式约束条件的右侧常数向量。
- `A_eq`:等式约束条件的系数矩阵。
- `b_eq`:等式约束条件的右侧常数向量。
- `bounds`:变量的取值范围,可以是一个二元组,表示变量的上下界,也可以是一个列表,表示每个变量的取值范围。
- `method`:求解器的选择,可以是'simplex'或'interior-point',分别表示单纯形法和内点法。
- `callback`:计算每次迭代结果的回调函数。
- `options`:求解器的参数设置,可以是一个字典。
linprog函数的返回值是一个OptimizeResult对象,包含了求解结果的各种信息,例如最优解、最优目标值、迭代次数等。
需要注意的是,linprog函数中的目标函数必须是线性的,且约束条件也必须是线性的。如果存在非线性约束条件,可以使用非线性规划求解器,例如scipy.optimize.minimize函数。