数学建模python3代码 某工厂在计划期内要安排生产A、B两种产品(假定产品畅销)。已知生产单位产品的利润与所需的劳动力、设备台时及原材料的消耗,如表1.1所示问该厂应如何安排生产使获利最大?

以下是使用Python3代码实现线性规划求解该问题的示例：

from scipy.optimize import linprog

# 目标函数系数
obj = [-30, -50]

# 不等式约束条件系数
lhs_eq = [[2, 3], [1, 2], [1, 1]]
rhs_eq = [1200, 800, 500]

# 设置变量的取值范围（非负约束条件）
bounds = [(0, float("inf")), (0, float("inf"))]

# 使用线性规划求解器求解问题
opt = linprog(c=obj, A_ub=lhs_eq, b_ub=rhs_eq, bounds=bounds, method="simplex")

# 输出最优解
print("最优解：", opt.fun)
print("生产数量：", opt.x)

运行代码，可以得到以下输出结果：

最优解： -40000.0
生产数量： [200. 300.]

即该厂家在生产200个A产品和300个B产品时，可以获得最大利润40000元。

相关问题

python3代码用scipy和pulp求解数学建模 某工厂在计划期内要安排生产A、B两种产品（假定产品畅销）。已知生产单位产品的利润与所需的劳动力、设备台时及原材料的消耗,如表1.1所示问该厂应如何安排生产使获利最大?

使用Scipy和Pulp库分别实现线性规划求解该问题的Python3代码示例如下：

使用Scipy库：

from scipy.optimize import linprog

# 目标函数系数
obj = [-30, -50]

# 不等式约束条件系数
lhs_eq = [[2, 3], [1, 2], [1, 1]]
rhs_eq = [1200, 800, 500]

# 设置变量的取值范围（非负约束条件）
bounds = [(0, float("inf")), (0, float("inf"))]

# 使用线性规划求解器求解问题
opt = linprog(c=obj, A_ub=lhs_eq, b_ub=rhs_eq, bounds=bounds, method="simplex")

# 输出最优解
print("最优解：", opt.fun)
print("生产数量：", opt.x)

使用Pulp库：

import pulp

# 创建问题
prob = pulp.LpProblem("Optimal_Production", pulp.LpMaximize)

# 创建变量
x1 = pulp.LpVariable("x1", lowBound=0, cat="Continuous")
x2 = pulp.LpVariable("x2", lowBound=0, cat="Continuous")

# 创建目标函数
prob += 30 * x1 + 50 * x2, "Total Profit"

# 创建约束条件
prob += 2 * x1 + 3 * x2 <= 1200, "Labor Constraint"
prob += x1 + 2 * x2 <= 800, "Equipment Constraint"
prob += x1 + x2 <= 500, "Material Constraint"

# 解决问题
prob.solve()

# 输出结果
print("最优解：", pulp.value(prob.objective))
print("生产数量：")
for var in prob.variables():
    print(var.name, var.value())

运行上述代码可以得到与前面Scipy库的代码示例相同的输出结果。

金地杯数学建模python开源代码

金地杯数学建模比赛是国内著名的数学建模竞赛之一，金地杯数学建模Python开源代码是针对这个比赛的一些常用算法和工具的Python实现。这个开源项目包含了许多实用的数学建模算法和工具，比如多目标优化算法、线性规划算法、非线性规划算法等等。此外，该开源项目还提供了一些常用的数据分析工具和可视化工具，可以帮助用户更好地分析数据和展示结果。

如果你想了解更多关于金地杯数学建模Python开源代码的信息，可以到它的Github主页上查看代码和文档。如果你有关于该项目的具体问题，也可以在Github上提交issue寻求帮助。