线性规划问题最优解代码
时间: 2023-04-02 08:05:14 浏览: 83
以下是一个线性规划问题最优解的代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
# 定义线性规划问题的系数矩阵和约束条件
c = np.array([1, 2, 3])
A = np.array([[1, 1, 1], [2, 3, 1], [3, 2, 1]])
b = np.array([10, 20, 30])
# 求解线性规划问题的最优解
res = linprog(c, A_ub=-A, b_ub=-b, bounds=(, None))
# 输出最优解
print(res.fun)
print(res.x)
```
以上代码使用了 `scipy` 库中的 `linprog` 函数来求解线性规划问题的最优解。其中,`c` 是目标函数的系数矩阵,`A` 是约束条件的系数矩阵,`b` 是约束条件的右侧向量。函数的返回值 `res` 包含了最优解的目标函数值和变量取值。
相关问题
python 线性规划最优解
在Python中,可以使用SciPy库来解决线性规划问题。下面是一个简单的例子,演示如何使用SciPy库来求解线性规划问题的最优解:
```python
from scipy.optimize import linprog
# 定义线性规划问题的目标函数和约束条件
obj = [-1, 4] # 目标函数的系数
lhs_eq = [[1, 1], [2, 1]] # 左侧等式约束条件的系数
rhs_eq = [5, 8] # 右侧等式约束条件的系数
lhs_ieq = [[-1, 1], [1, 2]] # 左侧不等式约束条件的系数
rhs_ieq = [1, 2] # 右侧不等式约束条件的系数
# 求解线性规划问题的最优解
result = linprog(c=obj, A_eq=lhs_eq, b_eq=rhs_eq, A_ub=lhs_ieq, b_ub=rhs_ieq)
# 输出最优解
print('最优解为:', result.fun)
print('取得最优解时x的取值为:', result.x)
```
上述代码中,我们定义了一个线性规划问题的目标函数和约束条件,并使用linprog函数来求解最优解。其中,obj表示目标函数的系数,lhs_eq和rhs_eq表示等式约束条件的系数,lhs_ieq和rhs_ieq表示不等式约束条件的系数。最后,我们输出了最优解和取得最优解时x的取值。
java 8 线性规划计算最优解算法
Java 8 中可以使用 Apache Commons Math 库中的 SimplexSolver 类来实现线性规划问题的求解。SimplexSolver 类使用单纯形法(simplex method)来求解线性规划问题的最优解。
以下是一个简单的线性规划问题的示例代码:
```java
import org.apache.commons.math3.optim.*;
import org.apache.commons.math3.optim.linear.*;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.GoalType;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.ObjectiveFunction;
public class LinearProgrammingExample {
public static void main(String[] args) {
// 定义线性规划问题
LinearObjectiveFunction f = new LinearObjectiveFunction(new double[]{3, 2}, 0);
LinearConstraintSet constraints = new LinearConstraintSet(
new LinearConstraint[]{new LinearConstraint(new double[]{2, 1}, Relationship.LEQ, 100),
new LinearConstraint(new double[]{-1, 1}, Relationship.LEQ, 50),
new LinearConstraint(new double[]{1, 0}, Relationship.GEQ, 0),
new LinearConstraint(new double[]{0, 1}, Relationship.GEQ, 0)}
);
// 求解线性规划问题
SimplexSolver solver = new SimplexSolver();
PointValuePair solution = solver.optimize(new MaxIter(100), f, constraints, GoalType.MAXIMIZE);
// 输出最优解
System.out.println("Optimization result:");
System.out.println("x = " + solution.getPoint()[0]);
System.out.println("y = " + solution.getPoint()[1]);
System.out.println("Optimal value = " + solution.getValue());
}
}
```
在上面的示例代码中,定义了一个线性规划问题,其中目标函数为 $3x+2y$,约束条件为 $2x+y \leq 100$,$-x+y \leq 50$,$x \geq 0$,$y \geq 0$。然后使用 SimplexSolver 类求解该线性规划问题的最优解,最终输出最优解的值和每个变量的取值。