资源分配 凸优化代码

当涉及到资源分配的凸优化问题，可以使用各种编程语言来实现。以下是一个使用Python和CVXPY库来解决凸优化资源分配问题的示例代码：

import cvxpy as cp

# 定义问题数据
n = 3  # 资源数量
m = 5  # 任务数量
C = [[1, 2, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2]]  # 资源-任务成本矩阵

# 定义优化变量
x = cp.Variable((n, m), boolean=True)  # 资源分配变量

# 定义目标函数
objective = cp.Minimize(cp.sum(cp.multiply(C, x)))

# 定义约束条件
constraints = [
    cp.sum(x, axis=0) == 1,  # 每个任务只能由一个资源执行
    cp.sum(x, axis=1) <= 1   # 每个资源只能执行一个任务
]

# 定义优化问题
problem = cp.Problem(objective, constraints)

# 解决优化问题
problem.solve()

# 打印最优资源分配结果
print("最优资源分配结果：")
for i in range(n):
    for j in range(m):
        if x[i, j].value > 0:
            print(f"资源{i+1}被分配给任务{j+1}")

这段代码使用了CVXPY库来定义和解决凸优化资源分配问题。通过定义优化变量、目标函数和约束条件，然后调用`problem.solve()`来求解最优资源分配结果。最后，使用`x[i, j].value`获取优化变量的值，即资源是否分配给任务。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际问题可能更复杂。你可以根据实际情况调整代码，并根据需要添加其他约束条件和问题的特定要求。