运输问题单纯形法python

运输问题单纯形法是一种解决线性规划问题的有效算法，常用于物流、生产调度等领域的运输决策。在Python中，我们可以利用像` pulp`这样的优化库来实现这个方法。`pulp`库提供了方便的数据结构和函数，可以轻松构建模型并求解运输问题。

以下是基本步骤：

1. 安装pulp库：`pip install pulp`
2. 导入库并创建模型：```python
import pulp

prob = pulp.LpProblem("Transportation Problem", pulp.LpMinimize)

3. 定义变量（通常为列向量，代表运输量）：设`xij`表示从产地i到需求地j的运输量，`i`为供应源，`j`为需求点。
4. 定义约束条件（如每种资源的供应限制和每个市场的接受能力）：

supply_limitations = [sum(xij for j in demand) <= supply[i] for i in suppliers]
demand_restrictions = [sum(xji for i in supplies) >= demand[j] for j in demands]

5. 定义目标函数（通常是成本最小化或利润最大化）：

cost_per_unit = ... # 成本矩阵
objective = sum(cost_per_unit[i][j] * xij for i in supplies for j in demands)
prob += objective

6. 求解模型：

prob.solve()

7. 输出结果（最优解及其值）：

for supplier in supplies:
for market in demands:
if xij.value() > 0:
print(f"Transport {xij.name} units from {supplier} to {market}")
pulp.LpStatus[prob.status]