pulp.LpMaximize怎么用

`pulp.LpMaximize`用于表示线性规划中的最大化问题。当你想要找到某个目标函数的最大可能值时，你会在创建`LpProblem`实例时选择`pulp.LpMaximize`作为`sense`参数。以下是如何使用`pulp.LpMaximize`的一个简单示例：

# 引用[2] 构造一个最大化问题
from pulp import LpProblem

problem = pulp.LpProblem('MAX_profit', pulp.LpMaximize)

# 这里假设我们有决策变量x和y
x = pulp.LpVariable('x', lowBound=0, cat='Integer')  # 决策变量及其约束
y = pulp.LpVariable('y', lowBound=0, cat='Integer')

# 添加目标函数到问题中（这里是最大化形式）
objective = x + y
problem += objective

# 解决问题
status = problem.solve()

在这个例子中，`problem.solve()`会返回最优解，也就是使得`objective`函数值最大的决策变量组合。