线性整数规划模型的参考文献_用python求解线性规划问题 python解决线性规划

我整理了一些关于[ ]的项目学习资料（内附讲解~~），与大家分享、学习：

本文介绍了三种常见的线性规划工具包：scipy、pulp、cvxpy，后两个包还支持整数规划（）、0.1 规划（）、混合整数线性规划（MILP）。

1. Scipy 用于线性规划 1. Scipy 简介

scipy库是一个非常强大的包，可以通过调用以下函数来解决简单的线性规划：

scipy..（c，A_ub=无，b_ub=无，A_eq=无，b_eq=无，

=无, ='', =无, =无)

c 应该是指求最大值的函数的系数数组，A_ub 应该是不等式的未知量的系数矩阵，【注意：这里的不等式指的是=，所以要乘以一个负号】。A_eq 是等式的未知量的系数矩阵。B_ub 是不等式的右边，B_eq 是等式的右边。如果 ，是指各个未知量的范围。

2. 案例

话题：

代码示例：

登录并复制

from scipy import optimize as op
import numpy as np
c=np.array([2,3,-5])
A_ub=np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])#注意是-2，5，-1
B_ub=np.array([-10,12])
A_eq=np.array([[1,1,1]])
B_eq=np.array([7])
# 上限7是根据约束条件1和4得出的
x1=(0,7)
x2=(0,7)
x3=(0,7)
res=op.linprog(-c,A_ub,B_ub,A_eq,B_eq,bounds=(x1,x2,x3))
print(res)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.

结果：

2. Pulp 1. Pulp 简介

scipy库提供了简单的线性或者非线性规划问题的解法，但是无法解决0-1规划问题比如背包问题，或者整数规划问题，混合整数规划问题。而pulp库可以解决以上类型的问题，并且通用性更强，编写程序的自由度也更大。

官方有很多案例和教程：

2. 案例

一些关于[ ]的项目学习资料（附有说明~~），你需要的话可以拿来参考：