线性规划中有三个决策变量，如何用python求解

在线性规划中，如果你有三个决策变量，你可以使用Python中的线性优化库，例如`scipy.optimize.linprog`或`pulp`来求解。这里是一个基本的例子：

首先，假设我们有一个目标函数和一组约束条件，可以用列表或数组的形式表示。例如：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数系数（c）和常数项（b）
c = [-1, -1, -1]  # 目标是最小化负和，可以换成正值最大化
b = [50, 60]       # 约束的右侧值

# 定义决策变量的上下界（A_ub, b_ub）和非负约束（A_eq, b_eq）
# 如果没有不等式约束，A_ub 和 A_eq 可以为 None
A_ub = [[1, 1, 1], [1, 0, -1]]   # 对应于 x + y + z <= 50
b_ub = [50, 60]                    # 上界约束
A_eq = []                          # 如果无等式约束，设为空
b_eq = []                          # 等式约束也为空

# 调用linprog函数，传入上述参数
solution = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=[(0, None)] * 3)

# 输出解
print("Solution:")
x, y, z = solution.x
print(f"x: {x}, y: {y}, z: {z}")

这个例子假设了有一个目标是最小化 x+y+z，同时满足 x+y≤50 和 x-z≤60 的约束条件，并且所有变量都是非负的。