线性规划python

回答: 在Python中，我们可以使用scipy库中的linprog函数来解决线性规划问题。该函数的参数包括目标函数系数c，不等式约束矩阵A_ub和不等式约束向量b_ub，等式约束矩阵A_eq和等式约束向量b_eq，变量的上下界bounds，求解方法method等。\[2\]另外，如果我们遇到的是非线性规划问题，并且需要判断目标函数是否为凸函数，我们可以使用numpy和sympy库来进行判断。首先，我们可以定义目标函数Y，然后对其进行求导，得到二阶导数矩阵e。接着，我们可以计算矩阵e的特征值，并判断特征值是否都大于等于0，如果是，则目标函数是凸函数，否则不是凸函数。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python-线性规划](https://blog.csdn.net/me_to_007/article/details/131386364)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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