数学建模线性规划python

数学建模中的线性规划可以使用Python进行求解。Python中有许多优秀的线性规划库，例如Scipy、PuLP和CVXOPT等，可以帮助我们快速求解线性规划问题。

下面是一个使用PuLP库进行线性规划求解的示例代码：

from pulp import LpProblem, LpVariable, LpMaximize, LpStatus, value

# 创建线性规划问题
problem = LpProblem("Linear Programming", LpMaximize)

# 定义决策变量
x = LpVariable("x", lowBound=0)
y = LpVariable("y", lowBound=0)

# 添加目标函数
problem += 3 * x + 5 * y

# 添加约束条件
problem += 2 * x + y <= 10
problem += x + 3 * y <= 12

# 求解线性规划问题
status = problem.solve()

# 打印求解状态
print("Status:", LpStatus[status])

# 打印决策变量的取值
print("x =", value(x))
print("y =", value(y))

# 打印目标函数的最大值
print("Objective =", value(problem.objective))

这个例子是一个简单的线性规划问题，目标函数为3x + 5y，约束条件为2x + y <= 10和x + 3y <= 12。运行代码后，可以得到决策变量x和y的取值，以及目标函数的最大值。

希望这个示例代码对你有帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。