python求解线性规划凑数

对于线性规划问题，可以使用Python中的数学优化库来求解。其中，常用的库包括SciPy、PuLP和CVXOPT等。

以下是使用PuLP库求解线性规划的示例代码：

from pulp import *

# 创建问题实例
prob = LpProblem("Linear Programming", LpMinimize)

# 创建决策变量
x1 = LpVariable("x1", lowBound=0)
x2 = LpVariable("x2", lowBound=0)

# 添加目标函数
prob += 2*x1 + 3*x2

# 添加约束条件
prob += 4*x1 + 5*x2 >= 10
prob += 6*x1 + 3*x2 >= 12

# 求解问题
prob.solve()

# 打印结果
print("Status:", LpStatus[prob.status])
print("Optimal Solution:")
for v in prob.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)
print("Optimal Objective Value:", value(prob.objective))

以上代码中，我们创建了一个线性规划问题实例，并定义了两个决策变量x1和x2。然后，通过添加目标函数和约束条件，使用`prob.solve()`方法求解问题。最后，通过访问变量的`varValue`属性和目标函数的`value`方法，可以获取最优解和目标函数的值。

请根据你的具体线性规划问题，修改目标函数和约束条件，并使用以上示例代码进行求解。