利用python中的scipy模組做線性規劃

為數學建模準備。

scipy.optimize.linprog

引數選擇：linprog(c, a_ub, b_ub, a_ed, b_ed, bounds=none)

引數解釋—>>> c：價值向量，只規劃最小值，若規劃最大值需改為-c，但注意得出的結果應再加負號即為所求最大值；

a_ub和b_ub：分別對應於不等式約束的向量，注意只取小於等於時的陣列，而且a_ub必須為二維陣列；

a_ed和b_ed：分別對應於等式約束的向量，取法同上；

bounds：為決策向量的上下界，例bounds=([0, none], [none, none])表示第乙個元素的取值大於等於0，第二個為實數取值。

案例：min f = -2x0 + 4x1

s.t. -3x0 +x1 <=6

x0 + 2x1 >= 4

x0 + 3x1 = 4

x1 >= -3

import numpy as np

from scipy.optimize import linprog 
c = np.array([-2, 4])
a_ub = np.array([[-3, 1], [-1, -2]])
b_ub = np.array([6, -4])
a_ed = np.array([[1, 3]])
b_ed = np.array([4])
linprog(c, a_ub, b_ub, a_ed, b_ed, bounds=([none, none], [-3, none]))

con: array([0.])

fun: -38.0
message: 'optimization terminated successfully.'
nit: 5
slack: array([48.,  3.])
status: 0
success: true
x: array([13., -3.])

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