1、python中的scipy中提供了線性規劃模組
1）模組匯入
from scipy import optimize
optimize.linprog
2）模組特點說明
需要注意的是這個模組只能找到線性規劃的最小值，因此，如果約束條件的不等式（變數除外）中含有「大於等於」的需要修改為「小於等於」，例如：x+y>=5，轉換為-x-y<=-5；
最大化max_z=x+y，轉換為最小化min_z=-x-y
最後linprog得到的是最小值，新增負號則變為最大值
2、**如下：
import numpy as np
from scipy import optimize
def line_progress():
# max z=x+y
# subject to :
# （1）2y+x<=6
# （2）y+2x<=6
# （3）x>=0,y>=0
# 最大值是（1）和（2）的交點，max：z=2+2=4
# z=x+y : 最大化係數max_coe_z=[1,1]轉化成最小化係數min_coe_z=-[1,1]，新增負值
min_coe_z = - np.array([1, 1])
# 不等式中的係數（the coefficient of subject to in the inequality）
coe_st_ub = np.array([[2, 1], [1, 2]])
# 不等式中約束值（the value of subject to in the inequality）
value_st_ub = np.array([6, 6])
# 不等式中的變數（constrained variables of inequality）
var1_st, var2_st = (0, none), (0, none)
# 優化的結果（the result of optimize）
line_result = optimize.linprog(min_coe_z, a_ub=coe_st_ub, b_ub=value_st_ub, bounds=(var1_st, var2_st))
# 如果找到最小值輸出最小值，返回true
if line_result.success:
# 最小值的變數
print("線性規劃最小值的變數：")
print(line_result.x)
# 最小值
print("線性規劃最小值：")
print(line_result.fun)
# 最大值
print("線性規劃最大值：")
print(-line_result.fun)
else:
print("找不到線性規劃最小值。")
if __name__ == '__main__':
line_progress()
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