线性规划python代码实现
时间: 2023-10-30 16:58:58 浏览: 90
线性回归代码python的实现 包括所需数据集
可以使用Python中的优化库来实现线性规划问题。下面是一个使用SciPy库中的linprog函数来实现线性规划的示例代码:
```python
from scipy.optimize import linprog
# 定义线性规划问题的目标函数系数
c = [-1, -2]
# 定义线性规划问题的不等式约束矩阵
A = [[3, 1],
[1, 2]]
# 定义线性规划问题的不等式约束右侧向量
b = [9, 8]
# 定义线性规划问题的变量取值范围
x0_bounds = (None, None)
x1_bounds = (0, None)
# 调用linprog函数求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(x0_bounds, x1_bounds), method='simplex')
# 输出结果
print('Optimal value:', res.fun)
print('Optimal solution:', res.x)
```
在上面的示例代码中,首先定义了线性规划问题的目标函数系数、不等式约束矩阵、不等式约束右侧向量和变量取值范围。然后调用linprog函数,传入相应的参数来求解线性规划问题。最后输出结果,包括最优解和最优值。
注意:这里假设线性规划问题是一个最小化问题,目标函数系数中的负号表示最大化问题。如果要求解最大化问题,可以把目标函数系数取负。
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