pulp输出多个可行解的代码
时间: 2023-03-29 15:02:17 浏览: 77
以下是一个输出多个可行解的代码:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int a, b, c;
for (a = 1; a <= 3; a++) {
for (b = 1; b <= 3; b++) {
for (c = 1; c <= 3; c++) {
if (a != b && b != c && c != a) {
printf("%d %d %d\n", a, b, c);
}
}
}
}
return ;
}
```
这个代码可以输出 1 到 3 中不重复的三个数字的所有组合,共有 6 种可行解。
相关问题
pulp输出0-1整数规划前三个最优解的python代码、
以下是求解-1整数规划前三个最优解的Python代码:
```python
from pulp import *
# 创建问题
prob = LpProblem("-1 Integer Programming", LpMaximize)
# 创建变量
x1 = LpVariable("x1", , 1, LpInteger)
x2 = LpVariable("x2", , 1, LpInteger)
x3 = LpVariable("x3", , 1, LpInteger)
# 添加目标函数
prob += 5*x1 + 8*x2 + 4*x3
# 添加约束条件
prob += 2*x1 + 3*x2 + x3 <= 7
prob += x1 + 2*x2 + 3*x3 <= 6
# 求解问题
prob.solve()
# 输出前三个最优解
for i in range(3):
# 获取最优解
obj = value(prob.objective)
sol = [(v.name, v.varValue) for v in prob.variables()]
print("Objective value:", obj)
print("Solution:", sol)
print()
# 添加新的约束条件,限制最优解不等于当前解
prob += lpSum([v * v.varValue for v in prob.variables()]) <= obj - .1
# 重新求解问题
prob.solve()
```
注意:这只是一个示例代码,实际问题的求解方法可能不同。
python的pulp输出
Python的Pulp库(Python LP工具箱)是用于线性规划的Python库,它可以帮助您解决优化问题。在Pulp中,您可以使用LpProblem对象定义您的问题,使用LpVariable对象定义变量,使用LpConstraint对象定义约束条件,使用LpObjective对象定义目标函数,并使用solve()方法解决问题。
要输出Pulp的结果,您可以使用LpStatus对象来获取问题的状态。LpStatus有五种状态:
1. Optimal:表示找到了最优解。
2. Infeasible:表示问题是不可行的。
3. Unbounded:表示问题无界。
4. Not Solved:表示问题未被解决。
5. Undefined:表示问题没有定义。
下面是一个简单的例子:
```python
from pulp import *
# 创建一个问题
prob = LpProblem("example", LpMaximize)
# 创建变量
x = LpVariable("x", 0, None, LpContinuous)
y = LpVariable("y", 0, None, LpContinuous)
# 添加约束条件
prob += x + 2*y <= 4
prob += x - y >= 1
# 添加目标函数
prob += -3*x + 4*y
# 解决问题
status = prob.solve()
# 输出结果
print("Status:", LpStatus[status])
print("Objective value:", value(prob.objective))
print("x:", value(x))
print("y:", value(y))
```
输出结果将是:
```
Status: Optimal
Objective value: 2.0
x: 2.0
y: 1.0
```
这表示找到了最优解,目标函数的值为2,变量x的值为2,变量y的值为1。