res = linprog(-para, A_ub=A_matrix, b_ub=b)#返回最优解 r1 = np.maximum(res.x,0)#保存 r1 = np.around(r1, decimals=6) 的原理是什么
时间: 2023-06-17 11:07:02 浏览: 56
这段代码是使用线性规划求解问题,并且对求解结果进行处理。具体来说:
- `linprog`是Python中SciPy库中用于求解线性规划问题的函数。其中,`para`是目标函数的系数,`A_ub`和`b_ub`分别是约束条件的系数矩阵和常数向量。
- `res.x`是`linprog`函数返回的最优解向量。这个向量中包含了目标函数的取值以及约束条件下各变量的取值。
- `np.maximum(res.x, 0)`中的`np.maximum`是NumPy库中的函数,用于对两个数组中的元素逐个比较,返回每个位置上的较大值。在这里,它的作用是将最优解向量中所有元素的负数部分截断,保留非负部分。
- `np.around(r1, decimals=6)`中的`np.around`是NumPy库中的函数,用于将数组中的元素四舍五入到指定的小数位数。在这里,它的作用是将上一步得到的非负最优解向量中的小数部分保留6位。
总之,这段代码的作用是求解线性规划问题并将最优解向量截断和保留小数位数,以得到更加可解释的结果。
相关问题
result = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method="highs")
根据你提供的代码,这是一个线性规划问题的求解步骤。让我逐步解释每个参数的含义:
- `c` 是一个包含线性目标函数的系数的一维数组。
- `A_ub` 是一个包含不等式约束条件的系数矩阵。
- `b_ub` 是一个包含不等式约束条件的右侧值的一维数组。
- `A_eq` 是一个包含等式约束条件的系数矩阵。
- `b_eq` 是一个包含等式约束条件的右侧值的一维数组。
- `bounds` 是一个包含变量取值范围的列表,这些范围在你之前提到的问题中进行了定义。
- `method` 是求解线性规划问题的方法。在这里,你使用了 "highs" 方法。
根据给定的参数,`linprog()` 函数会找到满足约束条件下使目标函数最小化(或最大化)的变量取值。该函数将返回一个结果对象,其中包含最优解以及其他相关信息。
优化这段代码from scipy.optimize import linprog) c = [-0.99/4, -0.6/2, -0.7] A_eq = [[1, 1, 1]] b_eq = [1] A_ub = [0, 0, -1] b_ub = [-0.6] A_ub_max = [0.99/4, 0.6/2, 0.7] b_ub_max = [80] res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub+b_ub_max, b_ub=b_ub+b_ub_max, bounds=(0,1)) print('平时作业占总分的比例为:', round(res.x[0]*100, 2), '%') print('出勤率占总分的比例为:', round(res.x[1]*100, 2), '%') print('期末考试占总分的比例为:', round(res.x[2]*100, 2), '%')
首先,您可以将 `A_ub` 和 `b_ub` 合并为一个数组,在将它们与 `A_ub_max` 和 `b_ub_max` 合并。这样可以避免在 `linprog()` 函数中多次分配内存,提高代码效率。
另外,如果您要多次调用 `linprog()` 函数,并且线性规划问题的维度不会改变,那么可以考虑使用 `scipy.optimize.linprog()` 函数的 `method='interior-point'` 选项,这样可以加快代码的运行速度。
以下是优化后的代码:
```python
from scipy.optimize import linprog
c = [-0.99/4, -0.6/2, -0.7]
A_eq = [[1, 1, 1]]
b_eq = [1]
A_ub = [[0, 0, -1], [0.99/4, 0.6/2, 0.7]]
b_ub = [-0.6, 80]
res = linprog(c=c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=(0, 1), method='interior-point')
print('平时作业占总分的比例为:', round(res.x[0]*100, 2), '%')
print('出勤率占总分的比例为:', round(res.x[1]*100, 2), '%')
print('期末考试占总分的比例为:', round(res.x[2]*100, 2), '%')
```
这样可以提高代码的运行速度。
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