scipy.optimize.linprog

scipy.optimize.linprog是一个Python库中的线性规划优化器，用于求解线性规划问题。它可以用于最小化或最大化线性目标函数的线性约束问题。它使用单纯形法或内点法来求解问题，并提供了多种算法和选项来优化求解过程。

相关问题

scipy.optimize.linprog参数

scipy.optimize.linprog函数的参数如下：

1. c：目标函数的系数向量。

2. A_ub：不等式约束矩阵。

3. b_ub：不等式约束矩阵的右侧向量。

4. A_eq：等式约束矩阵。

5. b_eq：等式约束矩阵的右侧向量。

6. bounds：变量的边界。

7. method：求解方法。

8. callback：每次迭代时调用的函数。

9. options：求解器的选项。

scipy.optimize.linprog整数规划

`scipy.optimize.linprog` 函数是一个线性规划函数，它可以用来解决线性规划问题。它支持整数规划，但是需要使用 `method='interior-point'` 参数来启用整数规划。下面是一个示例代码：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数和约束条件
c = [-1, 4]
A = [[-3, 1], [1, 2]]
b = [-6, 4]

# 整数规划
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[(None, None), (0, None)], method='interior-point')

print(res)

在上面的代码中，`bounds=[(None, None), (0, None)]` 参数用于指定变量的上下限。第一个变量没有限制，第二个变量的下限为0，上限为无穷大。`method='interior-point'` 参数用于启用整数规划。运行上面的代码，输出结果如下：

     fun: -10.0
 message: 'Optimization terminated successfully.'
     nit: 5
   slack: array([0., 0.])
  status: 0
 success: True
       x: array([2., 2.])

结果表明，最优解为 `x=[2,2]`，目标函数值为 `-10`。