如何用scipy求解变量取值为整数的线性规划问题

要求解变量取值为整数的线性规划问题，可以使用scipy中的linprog函数，配合设置整数约束条件。

具体步骤如下：

1. 导入需要的库：

from scipy.optimize import linprog

2. 定义线性规划问题的目标函数和约束条件：

# 目标函数：minimize c^T * x
c = [1, 2, 3]

# 约束条件：A_ub * x <= b_ub
A_ub = [[-1, -1, 1], [1, -3, 1]]
b_ub = [-1, 2]

# 整数约束条件：bounds
bounds = [(0, None), (0, None), (0, None)]

3. 调用linprog函数求解：

res = linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='simplex', integer=True)

其中，method参数指定线性规划求解方法，integer参数指定是否对变量进行整数约束。

4. 输出结果：

print(res)

输出结果包括最优解、目标函数值等信息。

完整代码如下：

from scipy.optimize import linprog

# 目标函数：minimize c^T * x
c = [1, 2, 3]

# 约束条件：A_ub * x <= b_ub
A_ub = [[-1, -1, 1], [1, -3, 1]]
b_ub = [-1, 2]

# 整数约束条件：bounds
bounds = [(0, None), (0, None), (0, None)]

# 求解
res = linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='simplex', integer=True)

# 输出结果
print(res)