如何利用Pyomo构建并求解一个简单的线性规划问题？请提供示例代码和解释。

Pyomo 是一个强大的 Python 优化建模工具，适合于构建和求解各种类型的数学优化问题，包括线性规划。要构建一个线性规划模型，首先需要定义目标函数和约束条件，然后选择适当的求解器进行求解。假设我们要解决以下简单问题：最大化目标函数 f = x + y，受约束条件 x + y ≤ 10，x - y ≥ 1，x ≥ 0 和 y ≥ 0。

参考资源链接：[Python优化建模库Pyomo：理论与应用](https://wenku.csdn.net/doc/7w5prr73u1?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保安装了 Pyomo 库和相应的求解器（如 GLPK，COIN-OR Clp 等），可以通过 pip 和 conda 进行安装。

接下来，可以使用以下示例代码构建和求解线性规划问题：

from pyomo.environ import *

# 创建模型实例
model = ConcreteModel()

# 定义决策变量
model.x = Var(domain=NonNegativeReals)
model.y = Var(domain=NonNegativeReals)

# 定义目标函数
def obj_rule(model):
    return model.x + model.y
model.objective = Objective(rule=obj_rule, sense=maximize)

# 定义约束条件
model.constr1 = Constraint(expr=model.x + model.y <= 10)
model.constr2 = Constraint(expr=model.x - model.y >= 1)

# 选择求解器并求解模型
solver = SolverFactory('glpk')
solver.solve(model)

# 输出求解结果
print(f

参考资源链接：[Python优化建模库Pyomo：理论与应用](https://wenku.csdn.net/doc/7w5prr73u1?spm=1055.2569.3001.10343)