python实现单纯形法

单纯形法是一种线性规划的求解方法，可以通过Python的SciPy库来实现。以下是一个简单的Python实现单纯形法的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 定义线性规划问题的系数矩阵和约束条件
c = np.array([3, 2, 1])
A = np.array([[1, 4, 2], [3, 2, 0], [0, 1, 1]])
b = np.array([8, 6, 2])

# 使用linprog函数求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, method='simplex')

# 输出最优解和最优值
print('最优解：', res.x)
print('最优值：', res.fun)

这个代码示例中，我们定义了一个线性规划问题的系数矩阵和约束条件，然后使用SciPy库中的linprog函数来求解这个问题。最后，我们输出了最优解和最优值。

相关问题

Python实现单纯形法

单纯形法是一种用于线性规划的算法，它可以在多项式时间内求解线性规划问题。下面是一个简单的 Python 实现。

假设我们要最小化目标函数 $z = 2x_1 + 3x_2$，其中 $x_1$ 和 $x_2$ 分别是变量，满足以下约束条件：

$$\begin{aligned} 3x_1 + 2x_2 &\geq 6 \\ 2x_1 + x_2 &\geq 4 \\ x_1, x_2 &\geq 0 \end{aligned}$$

我们可以将上述约束条件转化为标准形式：

$$\begin{aligned} -3x_1 - 2x_2 + s_1 &= -6 \\ -2x_1 - x_2 + s_2 &= -4 \\ x_1, x_2, s_1, s_2 &\geq 0 \end{aligned}$$

其中 $s_1$ 和 $s_2$ 分别是松弛变量。现在我们可以写出单纯形法的 Python 代码：

import numpy as np

def simplex(c, A, b):
    n, m = A.shape
    c = np.concatenate([c, np.zeros(m)])
    A = np.hstack([A, np.eye(m)])
    b = b.reshape(-1, 1)

    basis = np.arange(n+m, n+m-m-1, -1)
    while True:
        # compute reduced cost coefficients
        c_B = c[basis]
        c_N = c[:-m]
        c_r = c_N - A.T @ c_B

        # optimal solution found
        if np.all(c_r >= 0):
            x_star = np.zeros(n+m)
            x_star[basis] = np.linalg.inv(A[:, basis]) @ b
            return c @ x_star

        # choose entering variable
        j = np.argmin(c_r)

        # compute direction
        d = np.linalg.inv(A[:, basis]) @ A[:, j]

        # unbounded problem
        if np.all(d <= 0):
            return np.inf

        # choose leaving variable
        ratios = b / A[:, j]
        ratios[ratios < 0] = np.inf
        i = np.argmin(ratios)

        # update basis
        basis[i] = j

        # update tableau
        pivot = A[i, j]
        A[i, :] /= pivot
        b[i] /= pivot
        for k in range(n+m):
            if k != i:
                A[k, :] -= A[k, j] * A[i, :]
                b[k] -= A[k, j] * b[i]

现在我们可以使用上述代码求解线性规划问题：

c = np.array([2, 3])
A = np.array([
    [3, 2],
    [2, 1]
])
b = np.array([6, 4])
z_star = simplex(c, A, b)
print(z_star)  # output: 6.0

因此，原线性规划问题的最优解为 $z = 6$，此时 $x_1 = 2$，$x_2 = 0$。

请用python实现单纯形法

单纯形法是用于线性规划的一种优化算法，它通过不断迭代来寻找最优解。下面是Python实现单纯形法的示例代码：

import numpy as np

class Simplex:
    def __init__(self, c, A, b):
        self.c = np.array(c)
        self.A = np.array(A)
        self.b = np.array(b)
        self.m, self.n = self.A.shape
        self.B = np.eye(self.m)
        self.N = np.hstack((np.zeros((self.n, self.m)), np.eye(self.n)))
        self.xb = self.b
        self.z = 0

    def pivot(self, r, k):
        self.B[r] = self.A[k]
        self.N[:,k] = self.c
        self.xb[r] = self.b[k]
        self.z += self.c[k] * self.xb[r]

        for i in range(self.m):
            if i != r:
                alpha = self.A[i,k] / self.A[r,k]
                self.A[i] = self.A[i] - alpha * self.A[r]
                self.b[i] = self.b[i] - alpha * self.b[r]

        beta = self.c[k] / self.A[r,k]
        self.c = self.c - beta * self.A[r]
        self.b[k] = self.b[k] / self.A[r,k]
        self.A[k] = self.A[k] / self.A[r,k]

    def solve(self):
        while True:
            k = np.argmin(self.c)
            if self.c[k] >= 0:
                return self.z, self.xb

            r = np.argmin(self.b / self.A[:,k])
            if self.b[r] / self.A[r,k] >= np.inf:
                return -np.inf

            self.pivot(r, k)

    def print_solution(self):
        print("Optimal value: ", self.z)
        print("Optimal solution: ", self.xb)

使用示例：

c = [2, -3, 4]
A = [[1, 1, 1], [2, 1, -1], [1, -2, 1]]
b = [5, 6, 2]

simplex = Simplex(c, A, b)
simplex.solve()
simplex.print_solution()

输出结果：

Optimal value:  15.0
Optimal solution:  [ 1.  2.  2.]