线性规划代码python
时间: 2023-11-08 13:01:20 浏览: 40
根据提供的引用内容,这是一个解决线性规划问题的Python代码示例。首先,导入pulp库并定义线性规划问题:
import pulp
Myproblem = pulp.LpProblem(sense=pulp.LpMaximize)
同时,在建立矩阵时,我们需要把方程右边放在一起,方程左边放在一起。具体代码如下:
# 导入包
from scipy import optimize
import numpy as np
# 确定c,A,b,Aeq,beq
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
b = np.array([-10,12])
Aeq = np.array([[1,1,1]])
beq = np.array()
# 求解
res = optimize.linprog(-c,A,b,Aeq,beq)
print(res)
通过运行以上代码,您将得到线性规划问题的解。结果将包括目标函数值(fun)、约束条件的松弛量(slack)、解的状态(status)和解向量(x)。
相关问题
线性规划模型python代码
线性规划模型的Python代码如下所示:
```python
from scipy.optimize import linprog
# 定义目标函数的系数向量
c = [1, -1, 2]
# 定义不等式约束条件的系数矩阵
A_ub = [[-2, 1, 1],
[1, 2, -2]]
# 定义不等式约束条件的右侧常数向量
b_ub = [1, 2]
# 定义变量的取值范围
x_bounds = [(0, None),
(0, None),
(0, None)]
# 使用linprog函数求解线性规划模型
res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=x_bounds)
# 输出最优值和最优解
print("最优值:", res.fun)
print("最优解:", res.x)
```
需要注意的是,以上代码是一个简单的线性规划模型的示例代码,目标函数、约束条件和变量的取值范围根据实际问题需要进行修改。
三元线性规划的Python代码
三元线性规划是指目标函数和约束条件都是三元的线性规划问题。Python中可以使用PuLP库来求解三元线性规划问题。下面是一个简单的三元线性规划问题的Python代码示例:
```python
from pulp import *
# 创建问题实例
prob = LpProblem("三元线性规划问题", LpMaximize)
# 定义决策变量
x = LpVariable('x', lowBound=0, cat='Continuous')
y = LpVariable('y', lowBound=0, cat='Continuous')
z = LpVariable('z', lowBound=0, cat='Continuous')
# 定义目标函数
prob += 3 * x + 2 * y + z
# 添加约束条件
prob += 2 * x + y + z <= 4
prob += x + 2 * y + 3 * z <= 5
# 求解问题
prob.solve()
# 输出结果
print("最优解为:", value(prob.objective))
print("决策变量的取值为:")
for v in prob.variables():
print(v.name, "=", v.varValue)
```
以上代码实现了一个包含两个约束条件和三个决策变量的三元线性规划问题,并输出了最优解和决策变量的取值。根据实际问题需要,可以修改代码中的目标函数和约束条件来求解不同的三元线性规划问题。