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    python有哪些求解线性规划的包

    小妮浅浅小妮浅浅2021-09-14 09:21:53原创4490

    说明

    1、Scipy库提供简单的线性或非线性规划问题。

    但不能解决背包问题的0-1规划问题,或者整数规划问题,混合整数规划问题。

    2、PuLP可以解决线性规划、整数规划、0-1规划和混合整数规划问题。

    为不同类型的问题提供各种解决方案。

    3、Cvxpy是一个凸优化工具包。

    可以解决线性规划、整数规划、0-1规划、混合整数规划、二次规划和几何规划等问题。

    实例

    以整数线性规划为例

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pulp as pulp
     
    def solve_ilp(objective , constraints) :
        print objective
        print constraints
        prob = pulp.LpProblem('LP1' , pulp.LpMaximize)
        prob += objective
        for cons in constraints :
            prob += cons
        print prob
        status = prob.solve()
        if status != 1 :
            #print 'status'
            #print status
            return None
        else :
            #return [v.varValue.real for v in prob.variables()]
            return [v.varValue.real for v in prob.variables()]
     
     
     
    #解如下整数线性规划
    #maximize  z = c*x = 3*x1 + 4*x2 + 5*x3
    #subject to :
    #x1 2 3 >= 0
    #x1 + 2*x2 <  20
    #x2 + 3*x3 <= 40     
     
     
     
     
     
    V_NUM = 3
    #变量,直接设置下限
    variables = [pulp.LpVariable('X%d'%i , lowBound = 0 , cat = pulp.LpInteger) for i in range(0 , V_NUM)]
    #目标函数
    c = [3 , 4 , 5]
    objective = sum([c[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)])
    #约束条件
    constraints = []
     
    a1 = [1 , 2 , 0]
    constraints.append(sum([a1[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) <= 100)
    a2 = [0 , 1 , 3]
    constraints.append(sum([a2[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) <= 40)
    print constraints
     
    res = solve_ilp(objective , constraints)
    print res

    以上就是python求解线性规划的包,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

    本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

    专题推荐:python线性规划
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