python表上作业法闭回路调整法

在运输问题中，闭回路法是一种用于调整当前解以达到最优解的方法。它的基本思想是在当前解中找到一个闭合的回路，然后对这个回路上的变量进行调整，以使得总成本减少。具体步骤如下：
1. 从当前解中选择一个非零元素作为起点，然后按照某种规则（如顺时针或逆时针）依次遍历与之相邻的非零元素，直到回到起点，形成一个闭合的回路。
2. 根据回路上的变量，计算出它们的最小值，然后将这个最小值从回路上的每个变量中减去（或加上，具体取决于变量的正负性）。
3. 根据回路上的变量，将这个最小值加到回路外的每个变量中。
4. 重复步骤1-3，直到当前解为最优解为止。

Python中可以使用线性规划库来实现表上作业法闭回路调整法，例如scipy库中的optimize.linprog()函数。

相关问题

x13 季节调整法python

X13季节调整法是一种常用的季节调整方法之一，可以使用Python进行实现。下面是一个使用Python调用X13程序进行季节调整的示例：

import subprocess

# 定义X13程序路径和输入文件路径
x13_path = "path/to/x13.exe"
input_file = "path/to/input_file.csv"

# 定义输出文件路径
output_file = "path/to/output_file.csv"

# 构建X13程序的命令行参数
x13_args = [x13_path, input_file, output_file]

# 调用X13程序进行季节调整
subprocess.run(x13_args)

# 季节调整完成后，可以读取输出文件进行后续分析
with open(output_file, "r") as f:
    adjusted_data = f.read()

# 打印季节调整后的数据
print(adjusted_data)

在上述示例中，我们首先定义了X13程序的路径和输入文件的路径。然后，我们构建了X13程序的命令行参数，并使用`subprocess.run()`函数调用X13程序进行季节调整。调用完成后，我们可以读取输出文件，获取季节调整后的数据进行后续分析。

请注意，上述示例中的路径需要根据实际情况进行修改，确保X13程序和输入文件的路径正确。

x12 季节调整法python

x12季节调整法是一种用于对时间序列数据进行季节性调整的方法。在Python中，可以使用statsmodels库中的tsa模块来实现x12季节调整法。

下面是一个示例代码，演示如何使用x12季节调整法对时间序列数据进行季节性调整：

import statsmodels.api as sm

# 将某列转化成时间序列
timestamp = pd.to_datetime(a.t期年月, format='%Y-%m')
a.index = timestamp
a.drop('t期年月', axis=1, inplace=True)

# 使用x12季节调整法进行季节性调整
result = sm.tsa.x13_arima_analysis(a, x12path="D:/Users/a/desktop/x12a.exe")
tes = result.seasadj

在上述代码中，首先使用`pd.to_datetime()`函数将某列转化为时间序列，并将其设置为数据的索引。然后，使用`sm.tsa.x13_arima_analysis()`函数对数据进行季节性调整，其中`x12path`参数指定了x12a.exe文件的路径。最后，通过`result.seasadj`获取季节性调整后的数据。