將所有的約束條件和決策變數結合起來，解決求最大或最小值問題
標準式中的 f，x，b，beq，lb，ub，均為列向量只能求最小值，要求最大值則令f= - f，求出最小值，再將結果取負號即可矩陣a*x<=b，只能是小於，解題時小心注意a*x<=b，中又的元素有，則a中該處為0，例如：x1+x3<1,則a中為[1 0 3];不要忘記x2係數為0！min |xi|求和：令y=[u;v]，
則原公式中的f=[f;f]，a=[a -a],aeq=[aeq -aeq],lb=[lb;lb],ub=[ub;ub];求出y，再利用y=[u;v]，u-v=|x|；解出答案
1.把每乙個決策變數設出
2.給出所有的約束條件
3.構造標準式解題
思想：主要是將一些排斥的條件，用0-1變數來規劃到同乙個問題下，之後就是用公式便可
線性規劃，整數規劃，非線性規劃，二次規劃
tx。約束條件一般有如下形式。對應的函式形式linprog c,a,b 它的返回值是向量x 的值 可轉化為線性規劃的問題 形如min x1 x2 x3 xn s.t.ax b 其中 x x1 xn t 要把上面的問題變換成線性規劃問題，只要注意到事實 對任意的xi 存在 ui vi 0 滿足 xi ...
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 obj...
混合整數非線性規劃 ortools系列 整數規劃
ortools系列 整數規劃 有一些問題，要求一些但不是全部變數約束為整數，這類問題可以用混合整數規劃 mip 來解決，混合整數規劃也稱為混合整數線性規劃 milp 這裡有幾個例子 or tools提供了幾種方法求解此類問題 其中前兩個是一般性的求解器，能解決任何整數規劃問題，最後乙個最小成本流求解...