python数学规划

在python中，可以使用scipy模块和调用合适的求解器来求解线性规划问题和简单的非线性规划问题。对于线性规划问题，可以在一组线性约束条件的限制下，求解线性目标函数的最大值或最小值。而对于非线性规划问题，无论是约束条件还是目标函数出现非线性项，都可以使用相应的方法进行求解。在这方面，Gurobi是一个非常强大的数学规划优化器，它提供了多种语言的接口，包括python接口。因此，可以使用python和Gurobi来解决各种规划问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用Python求解数学规划问题](https://blog.csdn.net/m0_46778675/article/details/119859399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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