python做规划求解

在Python中，使用规划求解通常涉及到线性规划、整数规划、动态规划等优化问题的解决。一些流行的库可以帮助你实现这些功能：

1. **`scipy.optimize`**：这是SciPy库的一部分，提供了`linprog`函数用于解决线性规划问题。你可以设置目标函数和约束条件来找到最优解。

from scipy.optimize import linprog

# 创建线性规划问题实例
c = [-2, 3]  # 目标函数系数
A = [[-1, 1], [0, 2]]  # 约束矩阵
b = [3, 6]  # 约束值
bounds = [(0, None), (None, None)]  # 变量范围

solution = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=bounds)

2. **` pulp`**：这是一个用于解决线性和整数线性规划问题的高级库，提供了一个类似于Excel的API。

import pulp

# 创建问题
prob = pulp.LpProblem("Transportation Problem", pulp.LpMinimize)

# 定义变量和常数
route_vars = pulp.LpVariable.dicts("Route", routes, cat=pulp.LpInteger)

# 添加目标函数和约束
prob += pulp.lpSum(route_vars[i] * cost[i] for i in cost) 

# 添加运输量约束
for origin in origins:
    prob += pulp.lpSum(route_vars[j] for j in destinations if origin in demand[j]) == demand[origin]

# 解决问题
prob.solve()

3. **`docplex`**：这是IBM的优化器库，适用于更复杂的问题，包括线性、混合整数和二次规划，以及约束满足等问题。

from docplex.mp.model import Model

mdl = Model(name='Simple model')
x = mdl.integer_var(name='x')
y = mdl.integer_var(name='y')

# 添加约束
mdl.add_constraint(x + 2*y <= 4, 'ct0')

# 设置目标
mdl.minimize(x + y)

# 解决并打印结果
solution = mdl.solve()
print(solution)

对于动态规划问题，Python的`Dynamic Programming`或`pandas`库（针对特定场景）可以用来构建和求解递归或迭代关系。