使用python线性规划学习总结

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1、使用python线性规划学习总结 使用 python 线性规划学习总结1.pulp 试试这个模块 from pulp import _# 设置对象f= LpProblem(lptest, LpMinimize)# 设置三个变量，并设置变量最小取值_ = LpVariable(_, lowBound = 0)y = LpVariable(y, lowBound = 0)z = LpVariable(z, lowBound = 0)# 载入约束变量f += 3.05 _ + 4.05 _y + 6.1 _# 求解GLPK.solve(f)# 显示结果for i in f.variables:pri

2、nt(i.name + “=” + str(i.varValue)显示如下：Parameter(s) specified in the mand line:Reading problem data from C:UserstonyAppDataLocalTemp12100-pulp.lp.1 row, 4 columns, 3 non-zeros8 lines were read1 row, 4 columns, 3 non-zerosPreprocessing.1 row, 3 columns, 3 non-zerosScaling. A: min|aij| = 3.050e+000ma_|

3、aij| = 6.100e+000ratio = 2.000e+000Problem data seem to be well scaledConstructing initial basis.Size of triangular part is 10: obj =0.000000000e+000infeas = 7.900e+000 (0)_1: obj =0.000000000e+000infeas = 0.000e+000 (0)OPTIMAL LP SOLUTION FOUNDTime used:0.0 secsMemory used: 0.0 Mb (36952 bytes)Writ

4、ing basic solution to C:UserstonyAppDataLocalTemp12100-pulp.sol.1_dummy=None使用 python-pymprog 模块解决线性规划问题 原文 s:/blog.csdn./Gardenia_Hello/article/details/70466079 今天在学习数模的过程中遇到了一些线性规划的问题，教师推荐的是 lingo 这款软件，然而并不想因此再新学一门语言。于是找到了找到了一个 python 下解决线性规划问题的模块-Pymprog。- 安装 本人使用的 Windows 下的 Python 环境 Anaconda，使

5、用 conda 应该是找不到这个模块的，直接使用 pip 安装即可。pip install pymprogbull; 1 - 简单的例子 如解决如下规划问题：ma_imize15 _ + 10 y# 目的函数S.T. _=0, y =0# _,y 非零1 2 3 4 5 bull; 6 #coding: utf-8from pymprog import _begin(bike production)_, y = var(_, y) # 变量ma_imize(15 _ + 10 _y, profit) # 目的函数_ from pymprog import _ begin(bike produc

6、tion)model(bikes production) is the default model. _, y = var(_, y) # create variables _, y # take a look at them(0 ma_imize(15_ + 10_y, profit)Ma_ profit: 15 _ + 10 _y _ y _ + y solve1 row, 2 columns, 2 non-zeros_0: obj =-0.000000000e+00 inf =0.000e+00 (2)_2: obj =6.500000000e+01 inf =0.000e+00 (0)OPTIMAL LP SOLUTION FOUND第 6 页 共 6 页