python单纯形法求解

线性规划问题的步骤是什么？

回答：首先，将线性规划问题转化为标准型或者松弛型；其次，确定初始可行基，然后计算出各个变量的单纯形系数；接着，选取入基变量和出基变量，并计算出新的基；最后，不断重复选取入基变量和出基变量，并计算新的基，直到达到最优解或者无界解。

笑话：有两个人走在路上，一个人说：“你看那只鸟，它飞了好远好远，还是那么小！”另一个人说：“你说它小，可是它背影好像我的梦想啊！”

相关问题

单纯形法求解线性问题python代码

以下是使用Python实现单纯形法求解线性问题的代码：

import numpy as np

def simplex_method(A, b, c):
    m, n = A.shape
    B = np.eye(m)
    N = np.eye(n)
    x = np.zeros(n)
    z = 0
    
    while True:
        B_inv = np.linalg.inv(B)
        N_B = np.dot(N, B_inv)
        c_B = np.dot(c, B_inv)
        delta = np.dot(c_B, A) - c
        s = np.argmax(delta)
        if delta[s] <= 0:
            return x, z
        d = np.dot(B_inv, A[:, s])
        if np.all(d <= 0):
            return "Unbounded"
        theta = np.min(b / d[d > 0])
        i = np.argmin(b / d)
        x_B = np.dot(B_inv, b)
        x[i] = theta
        z += theta * delta[s]
        B[:, i] = A[:, s]
        N[:, s] = N_B[:, i]
        b[i] = 0
        b -= d * theta

如果您有任何问题，请随时问我。

单纯形法求解线性规划python实现

单纯形法是一种用于解决线性规划问题的有效算法，它通过迭代过程逐步接近最优解。在Python中，可以使用内置库`scipy.optimize`或者第三方库如` pulp `来实现单纯形法。

首先，你需要导入必要的库并定义线性目标函数和约束条件。下面是一个简单的例子：

from scipy.optimize import linprog

# 定义系数矩阵A、常数项b、以及变量数组c
A = [[-1, -2], [1, 2]]  # 约束矩阵
b = [4, 4]               # 约束右端点
c = [-1, 1]              # 目标函数系数 (最小化负值表示最大化)

# 使用linprog函数，假设x0是初始的基本可行解
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, options={"method": "simplex"})

# 打印结果，包括最优解x和最优值f
print("Optimal solution:", res.x)
print("Optimal value:", res.fun)

在这个例子中，我们有一个线性规划问题，目标是最小化`-x_1 + x_2`，同时满足约束`-x_1 - 2x_2 <= 4` 和 `x_1 + 2x_2 <= 4`。