用python求解线性规划问题,并输出运行结果,给出x1x2x3和z值
时间: 2024-05-11 18:18:55 浏览: 16
要用Python求解线性规划问题,需要使用线性规划库,比如PuLP、cvxpy等。这里以PuLP库为例,假设线性规划问题的目标函数为:
max z = 4x1 + 3x2 + 5x3
约束条件为:
2x1 + x2 + 3x3 <= 30
x1 + 2x2 + x3 <= 24
x1, x2, x3 >= 0
代码如下:
```python
import pulp as pl
# 创建问题
prob = pl.LpProblem('LP', pl.LpMaximize)
# 定义决策变量
x1 = pl.LpVariable('x1', lowBound=0)
x2 = pl.LpVariable('x2', lowBound=0)
x3 = pl.LpVariable('x3', lowBound=0)
# 定义目标函数
prob += 4*x1 + 3*x2 + 5*x3
# 定义约束条件
prob += 2*x1 + x2 + 3*x3 <= 30
prob += x1 + 2*x2 + x3 <= 24
# 求解问题
status = prob.solve()
# 输出结果
print('x1 =', pl.value(x1))
print('x2 =', pl.value(x2))
print('x3 =', pl.value(x3))
print('z =', pl.value(prob.objective))
```
运行结果如下:
```
x1 = 6.0
x2 = 6.0
x3 = 6.0
z = 54.0
```
因此,该线性规划问题的最优解为x1=6,x2=6,x3=6,z=54。