就输出优化后的python代码
时间: 2024-02-05 13:03:38 浏览: 25
以下是经过优化的代码:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
def integer_cutting_plane(c, A, b, bounds):
relaxed_A = A
relaxed_b = b
while True:
res = linprog(c=c, A_ub=relaxed_A, b_ub=relaxed_b, bounds=bounds)
x = res.x
if all(int(val) == val for val in x):
return x.astype(int)
new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b)
relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint))
def get_bounds():
return [(0, None), (0, None)]
def get_c():
return np.array([40, 90])
def get_A():
return np.array([[-9, -7], [-7, -20]])
def get_b():
return np.array([-56, -70])
if __name__ == '__main__':
bounds = get_bounds()
integer_cutting_plane(get_c(), get_A(), get_b(), bounds)
```
在这个优化后的代码中,减少了不必要的重复计算,并将不等式约束条件的系数计算移到了循环外部。此外,还将决策变量取值范围的定义改为直接返回一个列表,减少了函数调用的开销。其他部分保持了原来的结构和逻辑。
请注意,这只是一个简单的优化示例,根据实际问题和需求,你可能需要进行更多的优化和调整。