将下面代码中的A_eq矩阵改为二维import numpy as np from scipy.optimize import linprog opt = linprog(c=[-1], A_eq=np.array([[0.7*0.99, 0.3*0.99*0.7, 0.6*0.4, 0.35], [-1, 0, 0, 0], [0, -1, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 0, 0, -1]]), b_eq=[0.8*100, 0, 0, 0, -1], bounds=[(0, 1)]*3, method="simplex") print("平时作业、出勤率和期末考试所占的比例分别为：", opt.x)

以下是将A_eq矩阵改为二维的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

A_eq = np.array([[0.7*0.99, 0.3*0.99*0.7, 0.6*0.4],
[0, 0, 0.35],
[-1, 0, 0],
[0, -1, 0],
[0, 0, -1],
[0, 0, 1]])

opt = linprog(c=[-1],
A_eq=A_eq,
b_eq=[0.8*100, -1, 0, 0, 0, 1],
bounds=[(0, 1)]*3,
method="simplex")

print("平时作业、出勤率和期末考试所占的比例分别为：", opt.x)

相关问题

考虑电价的柔性热负荷优化调度代码

以下是一个简单的基于Python的考虑电价的柔性热负荷优化调度代码示例，仅供参考：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 假设热负荷变化量为h，电价变化量为p
# h和p均为一维numpy数组，长度为t

# 定义线性规划模型
c = np.array(p)  # 目标函数系数为电价变化量p
A_eq = np.ones((1, t))  # 约束条件1：热负荷总量不变
b_eq = np.array([np.sum(h)])
A_ub = np.vstack((np.diag(-h), np.diag(h)))  # 约束条件2：热负荷不能超过最大和最小值
b_ub = np.hstack((-h_min, h_max))
bounds = [(0, None)] * t  # 变量上下界：负荷变化量不能为负
res = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds)

# 输出最优解
h_opt = res.x  # 最优的热负荷变化量
cost = np.dot(p, h_opt)  # 最小化的能源成本
print("最优的热负荷变化量：", h_opt)
print("最小化的能源成本：", cost)

在上面的代码示例中，我们使用了线性规划方法来解决优化问题。假设热负荷变化量为h，电价变化量为p，我们的目标是最小化能源成本，同时满足热负荷总量不变和热负荷不能超过最大和最小值的约束条件。

具体来说，我们将电价变化量p作为目标函数系数，将热负荷总量不变作为等式约束条件，将热负荷不能超过最大和最小值作为不等式约束条件，通过调用`linprog`函数求解得到最优的热负荷变化量和最小化的能源成本。

需要注意的是，上面的代码示例仅为一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多的因素，比如热负荷和电价的预测误差、实际控制的可行性等。同时，代码中的参数也需要根据实际情况进行调整。

我需要你对这题的分析以及提供相关的代码

对于2000年数学建模B题，一般的解题思路是将问题抽象为一个数学模型，然后使用数学工具对模型进行求解。具体来说，可以采用线性规划、整数规划或动态规划等方法来处理该问题。以下是一个简单的示例代码，使用Python语言实现了一个基于线性规划的钢管订购和运输方案的求解器。请注意，这只是一个示例代码，仅供参考。

# 导入需要的库
import numpy as np
import scipy.optimize as opt

# 设置相关参数和数据
n = 8 # 钢管规格数
m = 4 # 运输方式数

d = np.array([12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26]) # 钢管直径
c = np.array([9.3, 10.1, 11.3, 12.6, 14.2, 16.0, 18.0, 20.2]) # 钢管订购成本
s = np.array([1.8, 2.2, 2.8, 3.4, 4.2, 5.2, 6.4, 7.8]) # 钢管库存成本
t = np.array([[14, 8, 6, 5], [12, 7, 5, 4], [10, 6, 4, 3], [9, 5, 3, 2], [8, 4, 3, 2], [7, 4, 2, 1], [6, 3, 2, 1], [5, 2, 1, 1]]) # 运输时间
f = np.array([[14.4, 12.5, 11.6, 10.7], [11.8, 10.4, 9.7, 8.9], [10.1, 9.1, 8.4, 7.6], [8.9, 7.9, 7.2, 6.3]]) # 运输成本

# 定义线性规划模型并求解
def lp_solver(demand):
    # 定义目标函数
    c1 = np.concatenate([c, s]) # 将订购成本和库存成本合并为一个向量
    c2 = np.concatenate([np.zeros(n), np.ones(n*m)]) # 定义运输成本向量
    c = np.concatenate([c1, c2]) # 将两个部分合并为一个目标函数向量
    A1 = np.hstack([np.eye(n), np.zeros([n, n*m])]) # 定义订购约束矩阵
    A2 = np.zeros([n, n+m])
    for i in range(n):
        A2[i, i//2] = 1
    A3 = np.zeros([m*n, n+m])
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            A3[i*m+j, n+j*m+i] = 1
    A = np.vstack([A1, A2, A3]) # 将三个部分合并为一个约束矩阵
    b1 = demand # 定义订购量约束向量
    b2 = np.array([250, 400, 350, 200]) # 定义运输量约束向量
    b3 = np.zeros(m*n) # 运输约束向量为0
    b = np.concatenate([b1, b2, b3]) # 将三个部分合并为一个约束向量
    res = opt.linprog(c, A_ub=-A, b_ub=-b, bounds=[(0, None)]*(n+n*m)) # 求解线性规划问题
    return res.x

# 定义主函数
def main():
    demand = np.array([250, 400, 350, 200, 100, 100, 100, 100]) # 定义需求量
    x = lp_solver(demand) # 求解线性规划模型
    print('订购量：', x[:n])
    print('库存量：', x[n:2*n])
    for i in range(m):
        print('运输方式%d：' % (i+1), x[2*n+i*n:2*n+i*n+n])

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了一个最小化钢管订购和运输总成本的线性规划求解器。其中，我们使用了Scipy库中的linprog函数来求解线性规划问题。该函数可以自动将标准形式的线性规划问题转化为标准松弛形式并求解。在这个求解器中，我们将订购成本、库存成本和运输成本合并为一个目标函数向量，并将订购约束、库存约束和运输约束合并为一个约束矩阵和约束向量。通过调用lp_solver函数，我们可以得到一个最优的钢管订购和运输方案，从而达到最小化总成本的目标。