用文字描述出他的求解过程

线性规划是一种优化方法，用于解决线性约束条件下的目标函数最小化或最大化问题。它的求解过程可以分为以下几个步骤：

1. 确定目标函数和约束条件的线性形式。将目标函数和约束条件转化为线性形式，方便使用线性规划算法求解。

2. 将问题转化为标准形式。标准形式是指将目标函数转化为最大化形式，同时将所有约束条件都表示为小于等于形式。

3. 构建线性规划模型。将目标函数和约束条件转化为矩阵形式，方便使用线性规划算法求解。

4. 求解线性规划问题。使用线性规划算法求解模型，并得到目标函数的最小值或最大值。

在这个问题中，我们将目标函数和约束条件转化为线性形式，并使用了线性规划算法求解。我们使用了Scipy.optimize库中的linprog函数，该函数可以解决线性规划问题。具体实现过程如下：

1. 确定目标函数和约束条件的线性形式：

目标函数：minimize P

约束条件：

R_B - η_B >= 0

R_E - η_E <= 0

P <= P_0

2. 将问题转化为标准形式：

目标函数：maximize -P

约束条件：

-R_B + η_B <= 0

R_E - η_E <= 0

P <= P_0

3. 构建线性规划模型：

目标函数系数：c = [-1]

不等式约束系数矩阵：A = [[-1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]

不等式约束右侧向量：b = [-η_B, η_E, P_0]

4. 求解线性规划问题：

使用Scipy.optimize库中的linprog函数求解线性规划问题。

最终得到P的最小值。