python pulp包求解整數線性規劃和線性規劃

# -*- coding: utf-8 -*-

import pulp as pulp
defsolve_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()]
#解如下整數線性規劃
#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
#變數，直接設定下限
variables = [pulp.lpvariable('x%d'%i , lowbound = 0 , cat = pulp.lpinteger) for i in range(0 , v_num)]
#目標函式
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]
a2 = [0 , 1 , 3]
print constraints
res = solve_ilp(objective , constraints)
print res

如果是解線性規劃只需要在生成變數時cat = pulp.lpcontinuous

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