溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要為大家展示了“python中如何處理線性規劃問題”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“python中如何處理線性規劃問題”這篇文章吧。
說明
1、問題定義，確定決策變量、目標函數和約束條件。
2、模型構建，由問題描述建立數學方程，轉化為標準形式的數學模型。
3、模型求解，用標準模型的優化算法對模型進行求解，得到優化結果。
實例
不等式1為大于等于，應該轉換為小于等于：-2X1 + 5X2 - X3 <= -10
import numpy as np from scipy import optimize as op np.set_printoptions(suppress=True) z = np.array([2, 3, -5]) A_up = np.array([[-2, 5, -1], [1, 3, 1]]) B_up = np.array([-10, 12]) A_eq = np.array([1, 1, 1]) B_eq = np.array([7]) x1 = (0, 7) x2 = (0, 7) x3 = (0, 7) res = op.linprog(-z, A_up, B_up, A_eq, B_eq, bounds=(x1, x2, x3)) print(res)
以上是“python中如何處理線性規劃問題”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
