python单纯型法代码

Python中的单纯形法（Simplex Algorithm），通常用于线性规划问题的求解，它是一种有效的算法来找到线性目标函数在给定约束条件下的最大值或最小值。在Python中，你可以使用专门的优化库，如`scipy.optimize.linprog`来实现这一过程。

以下是一个基本的单纯形法求解线性规划问题的例子：

from scipy.optimize import linprog

# 定义线性目标函数（系数矩阵A, 目标向量c）
A = [[-1, 2], [-2, 1]]  # 系数矩阵
c = [3, 4]                # 目标函数向量

# 定义约束条件（不等式系数矩阵B, 常数向量b, 等式系数矩阵Aeq, 等式常数beq）
B = [[1, -1], [1, 1]]     # 紧凑形式表示
b = [6, 8]                 # 右手边的值
Aeq = []                   # 如果有等式，这里会有
beq = []                   # 等式常数

# 设定非负约束（默认情况下，优化器允许负值，但你可以指定bounds参数）
# bounds = [(0, None), (0, None)]  # 这里是变量范围，None表示无上限

# 使用linprog求解
res = linprog(c, A_ub=B, b_ub=b, method='simplex')  # 'method'参数指定了单纯形法

# 输出结果
print("最优解：", res.x)
print("最小/最大值：", res.fun)
print("是否达到最优解：", res.success)

注意：在实际应用中，你可能需要根据具体的问题调整输入参数，并处理可能出现的解决失败（success=False）情况。