最优化单纯形法python

最优化单纯形法是一种常用的线性规划求解方法，它通过迭代计算来寻找线性规划问题的最优解。在Python中，可以使用SciPy库中的linprog函数来实现最优化单纯形法。

下面是一个使用最优化单纯形法求解线性规划问题的Python示例代码：

from scipy.optimize import linprog

# 定义线性规划问题的目标函数系数
c = [-1, -2]

# 定义线性规划问题的不等式约束系数矩阵
A = [[3, 1],
     [1, 2]]

# 定义线性规划问题的不等式约束右侧常数
b = [9, 8]

# 定义线性规划问题的变量取值范围
x_bounds = [(0, None), (0, None)]

# 使用linprog函数求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=x_bounds)

# 输出最优解和最优值
print('最优解:', res.x)
print('最优值:', res.fun)

上述代码中，首先通过定义目标函数系数、不等式约束系数矩阵、不等式约束右侧常数和变量取值范围来描述线性规划问题。然后使用linprog函数传入这些参数进行求解，返回结果包含最优解和最优值。