Python+线性规划

Python是一种高级编程语言，具有简单易学、代码简洁、可读性强、可扩展性等特点，因此广泛用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。线性规划是数学规划中的一种重要方法，用于解决目标函数和约束条件均为线性的优化问题。

Python中可以使用许多库来实现线性规划，其中比较常用的是SciPy库中的linprog函数。linprog函数可以求解线性规划问题的最优解，并返回最优解及其对应的目标函数值。

下面是一个使用linprog函数解决线性规划问题的示例：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数和约束条件
c = [-5, -4]  # 目标函数系数
A = [[1, 4], [2, 3]]  # 不等式约束系数
b = [10, 15]  # 不等式约束右侧系数
x0_bounds = (0, None)  # 变量x0的范围
x1_bounds = (0, None)  # 变量x1的范围

# 求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x1_bounds])

# 输出最优解和目标函数值
print('最优解：', res.x)
print('目标函数值：', -res.fun)

上面的代码中，我们定义了一个线性规划问题，其中目标函数为$-5x_0-4x_1$，不等式约束为$x_0+4x_1\leq 10$和$2x_0+3x_1\leq 15$，变量$x_0$和$x_1$的取值范围为非负实数。然后使用linprog函数求解该线性规划问题，并输出最优解和目标函数值。