线性规划 python cplex
时间: 2024-05-27 19:07:20 浏览: 23
线性规划是一种数学优化技术,用于求解线性约束条件下的目标函数的最大值或最小值。而CPLEX则是一个商业化的优化软件,提供了用于线性规划、混合整数规划、二次规划等的求解器。
在Python中,可以使用CPLEX的Python API接口进行线性规划求解。具体来说,可以使用CPLEX Python API中的cplex模块来定义模型、添加变量和约束、设置目标函数等,并使用solve()方法求解模型。
下面是一个简单的线性规划示例代码:
```
import cplex
# 创建一个LP问题实例
problem = cplex.Cplex()
# 添加变量
problem.variables.add(names=['x1', 'x2'], lb=[0, 0], ub=[cplex.infinity, cplex.infinity])
# 添加约束
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=['x1', 'x2'], val=[1, 2])], senses=['L'], rhs=)
# 设置目标函数
problem.objective.set_linear([('x1', 3), ('x2', 1)])
problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.minimize)
# 求解模型
problem.solve()
# 打印结果
print('Solution status =', problem.solution.get_status())
print('Objective value =', problem.solution.get_objective_value())
print('x1 =', problem.solution.get_values('x1'))
print('x2 =', problem.solution.get_values('x2'))
```
该示例定义了一个包含两个变量和一个约束条件的线性规划问题,并求解了该问题的最小值。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)