scipy.optimize详解

scipy.optimize是一个用于数值优化的Python库。其中的linprog函数用于解决线性规划问题。该函数的参数设置包括目标函数系数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。\[1\]

具体而言，目标函数系数c是一个一维数组，表示线性规划的目标函数中各个变量的系数。不等式约束矩阵A_ub和不等式约束向量b_ub分别表示不等式约束的系数矩阵和约束向量。等式约束矩阵A_eq和等式约束向量b_eq分别表示等式约束的系数矩阵和约束向量。变量的上下界bounds是一个二维数组，表示每个变量的取值范围。method参数指定了求解线性规划问题的方法。\[2\]

linprog函数的输出格式是一个OptimizeResult对象，其中包含了求解结果的各个属性，如最优解、最优目标函数值等。\[2\]

下面是一个使用linprog函数求解线性规划问题的例子：

from scipy.optimize import linprog
import numpy as np

c = np.array(\[-2, -3, 5\])
A = np.array(\[\[-2, 5, -1\], \[1, 3, 1\]\])
b = np.array(\[-10, 12\])
Aeq = np.array(\[\[1, 1, 1\]\])
beq = np.array(\[7\])

x = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=Aeq, b_eq=beq, bounds=\[(0, None), (0, None), (0, None)\])

print(x)

这段代码使用linprog函数求解了一个线性规划问题，其中目标函数系数c为\[-2, -3, 5\]，不等式约束矩阵A和约束向量b分别为\[\[-2, 5, -1\], \[1, 3, 1\]\]和\[-10, 12\]，等式约束矩阵Aeq和约束向量beq分别为\[\[1, 1, 1\]\]和\[7\]。最后通过打印x可以得到求解结果。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [scipy.optimize.linprog函数参数最全详解](https://blog.csdn.net/weixin_45288557/article/details/109139303)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python模块：Scipy.optimize.linprog线性规划求解](https://blog.csdn.net/qq_58539881/article/details/126349305)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]