数学建模python代码

根据引用和引用的内容，数学建模中用Python解决0-1整数规划问题的方法是使用PuLP库。PuLP库是一个优化建模工具，可以帮助我们定义变量、约束条件和目标函数，并使用线性规划算法求解问题。PuLP库可以处理互斥的决策问题、互斥的约束问题、固定费用问题和分派问题。

以下是一个使用PuLP库求解0-1整数规划问题的示例代码：

from pulp import *

# 创建一个最大化问题
prob = LpProblem("0-1 Integer Programming", LpMaximize)

# 创建决策变量
A = LpVariable("A", cat=LpBinary)
B = LpVariable("B", cat=LpBinary)
C = LpVariable("C", cat=LpBinary)
D = LpVariable("D", cat=LpBinary)
E = LpVariable("E", cat=LpBinary)

# 添加约束条件
prob += A + B + C + D + E <= 3
prob += A + C + E >= 1
prob += B + D <= 1

# 添加目标函数
prob += 100*A + 120*B + 150*C + 200*D + 180*E

# 求解问题
prob.solve()

# 输出结果
print("选择的项目：")
for v in prob.variables():
    if v.varValue == 1:
        print(v.name)

print("最大收益：", value(prob.objective))

根据引用的结果，从0-1规划模型的结果可知，选择A、C、E项目进行投资，可以满足限定条件并获得最大收益410万元。以上是一个简单的数学建模的Python代码示例，可以根据实际问题进行相应的调整和修改。