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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python有哪些求解線性規(guī)劃的包
說(shuō)明
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供璧山企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、H5技術(shù)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為璧山眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)絡(luò)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。
1、Scipy庫(kù)提供簡(jiǎn)單的線性或非線性規(guī)劃問(wèn)題。
但不能解決背包問(wèn)題的0-1規(guī)劃問(wèn)題，或者整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。
2、PuLP可以解決線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、0-1規(guī)劃和混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。
為不同類型的問(wèn)題提供各種解決方案。
3、Cvxpy是一個(gè)凸優(yōu)化工具包。
可以解決線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、0-1規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、二次規(guī)劃和幾何規(guī)劃等問(wèn)題。
實(shí)例
以整數(shù)線性規(guī)劃為例
# -*- 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()]
#解如下整數(shù)線性規(guī)劃
#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
#變量，直接設(shè)置下限
variables = [pulp.LpVariable('X%d'%i , lowBound = 0 , cat = pulp.LpInteger) for i in range(0 , V_NUM)]
#目標(biāo)函數(shù)
c = [3 , 4 , 5]
objective = sum([c[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)])
#約束條件
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求解線性規(guī)劃的包，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
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