数学建模 某工厂在计划期内要安排生产A、B两种产品(假定产品畅销)。已知生产单位产品的利润与所需的劳动力、设备台时及原材料的消耗,如表1.1所示问该厂应如何安排生产使获利最大?

这是一个典型的线性规划问题。我们可以使用线性规划模型来求解该问题。设生产A产品的数量为x1，生产B产品的数量为x2，则该问题可以表示为：

目标函数：max Z = 30x1 + 50x2

约束条件：
2x1 + 3x2 ≤ 1200 （劳动力）
x1 + 2x2 ≤ 800 （设备台时）
x1 + x2 ≤ 500 （原材料）

其中，目标函数表示厂家的利润最大化，约束条件表示厂家在生产过程中需要遵守的各种限制条件。

使用线性规划求解器，我们可以得到最优解为：x1 = 200，x2 = 300，Z = 40000。即该厂家在生产200个A产品和300个B产品时，可以获得最大利润40000元。

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数学建模python3代码 某工厂在计划期内要安排生产A、B两种产品(假定产品畅销)。已知生产单位产品的利润与所需的劳动力、设备台时及原材料的消耗,如表1.1所示问该厂应如何安排生产使获利最大?

以下是使用Python3代码实现线性规划求解该问题的示例：

from scipy.optimize import linprog

# 目标函数系数
obj = [-30, -50]

# 不等式约束条件系数
lhs_eq = [[2, 3], [1, 2], [1, 1]]
rhs_eq = [1200, 800, 500]

# 设置变量的取值范围（非负约束条件）
bounds = [(0, float("inf")), (0, float("inf"))]

# 使用线性规划求解器求解问题
opt = linprog(c=obj, A_ub=lhs_eq, b_ub=rhs_eq, bounds=bounds, method="simplex")

# 输出最优解
print("最优解：", opt.fun)
print("生产数量：", opt.x)

运行代码，可以得到以下输出结果：

最优解： -40000.0
生产数量： [200. 300.]

即该厂家在生产200个A产品和300个B产品时，可以获得最大利润40000元。