整数规划python示例

整数规划（Integer Programming）是一种优化问题，其中某些或所有决策变量都必须是整数。Python中可以使用`PuLP`库来解决整数规划问题。以下是一个简单的整数规划示例：

首先，确保已经安装了`PuLP`库，如果没有安装，可以通过以下命令安装：

pip install pulp

接下来，我们将使用`PuLP`库来解决一个简单的整数规划问题：最大化目标函数 3x + 4y，subject to the constraints: x + y <= 10, x >= 0, y >= 0, and x, y are integers.

from pulp import LpProblem, LpMaximize, LpVariable, LpInteger

# 创建一个整数规划问题
prob = LpProblem("Integer_Programming_Example", LpMaximize)

# 定义决策变量
x = LpVariable("x", lowBound=0, cat=LpInteger)
y = LpVariable("y", lowBound=0, cat=LpInteger)

# 添加目标函数
prob += 3 * x + 4 * y, "Objective_Function"

# 添加约束条件
prob += x + y <= 10, "Constraint_1"

# 求解问题
prob.solve()

# 输出结果
print("Status:", LpStatus[prob.status])
print("Optimal Solution:")
print("x =", x.varValue)
print("y =", y.varValue)
print("Objective Value =", value(prob.objective))

运行上述代码，将得到最优解和目标函数的最大值。