python规划所有

回答: 在Python中，可以使用不同的方法来解决规划问题。其中一种方法是使用scipy.optimize模块的minimize函数来求解非线性规划问题。这个函数可以帮助我们找到问题的最优解。\[1\]另一种方法是使用cvxpy库来求解非线性规划问题。当问题是凸规划时，可以继续使用cvxpy库，但当问题不是凸规划时，就需要使用minimize函数了。\[2\]

举个例子，假设某商业公司计划开办5家新商店，需要选择5家建筑公司来承建。已知每家建筑公司对每家商店的建造费用报价如下表所示：

| 建筑公司 | 商店1 | 商店2 | 商店3 | 商店4 | 商店5 |
|---------|------|------|------|------|------|
| 公司1 | 4 | 8 | 7 | 15 | 12 |
| 公司2 | 7 | 9 | 17 | 14 | 10 |
| 公司3 | 6 | 9 | 12 | 8 | 7 |
| 公司4 | 6 | 7 | 14 | 6 | 10 |
| 公司5 | 6 | 9 | 12 | 10 | 6 |

为了节省费用，商业公司需要决定如何分配建造任务给这5家建筑公司，才能使总的建造费用最少。

在Python中，可以使用cvxpy库来解决这个问题。首先，我们需要定义变量x，表示每家建筑公司承建每家商店的比例。然后，我们需要定义目标函数，即总的建造费用。最后，我们需要添加约束条件，包括每家建筑公司承建比例的范围约束和每家商店承建比例的约束。最终，使用cvxpy库的Problem函数来定义问题，并使用solve函数来求解最优解。\[3\]

在这个例子中，商业公司应当对5家建筑公司进行合理的分配建造任务，以使总的建造费用最少。具体的最优解和最优值可以通过打印x.value和prob.value来获取。

请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用python求解规划问题](https://blog.csdn.net/dashbaani/article/details/126334427)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [整数规划Python](https://blog.csdn.net/abc1234564546/article/details/126263264)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]