煤炭价格的影响因素数学建模线性规划代码

下面是一个简单的煤炭价格影响因素线性规划的Python代码示例：

from scipy.optimize import linprog

# 定义决策变量
# x[0]：产量，x[1]：需求量，x[2]：运输成本，x[3]：税收
x = [0, 0, 0, 0]

# 定义目标函数
c = [-1, 0, 0, 0] # 最大化煤炭价格，即目标函数为-P

# 定义约束条件
A = [[1, -1, 0, 0], [-1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]] # 左侧矩阵
b = [0, 0, 0, 0] # 右侧向量

# 求解模型
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[(0, None), (0, None), (0, None), (0, None)])
print(res)

# 输出结果
print('最大化煤炭价格为：', -res.fun)
print('产量为：', res.x[0])
print('需求量为：', res.x[1])
print('运输成本为：', res.x[2])
print('税收为：', res.x[3])

注意，这只是一个简单的示例代码，实际的煤炭价格影响因素线性规划可能需要更加复杂的约束条件和目标函数，需要根据实际情况进行调整。