PuLP 整數規劃例子

乙個簡單的整數規劃問題：

m ax

x+y+

2zs.

t.x+

2y+3

z≤4x

+y≥1

x,y,

zbin

ar

y\begin & max & \quad x+y+2z \\ & \\ & s.t. \quad & x+2y+3z \le 4 \\ & \quad & x+y \ge 1 \\ & \quad & x,y,z \quad binary \end

​maxs.

t.​x

+y+2

zx+2

y+3z

≤4x+

y≥1x

,y,z

bina

ry​python**：

# coding=utf-8

from pulp import lpproblem, lpvariable, lpconstraint, lpconstraintle, lpconstraintge, lpmaximize, lpbinary, lpstatus
# create a new model
m = lpproblem(name=
"mip model"
, sense=lpmaximize)
# create variables
x = lpvariable(cat=lpbinary, name=
"x")
y = lpvariable(cat=lpbinary, name=
"y")
z = lpvariable(cat=lpbinary, name=
"z")
# add constraint: x + 2 y + 3 z <= 4
m += lpconstraint(e=
(x +
2* y +
3* z)
, sense=lpconstraintle, rhs=
4, name=
'c0'
)# add constraint: x + y >= 1
m += lpconstraint(e=
(x + y)
, sense=lpconstraintge, rhs=
1, name=
'c1'
)# set objective
m.setobjective(x + y +
2* z)
# calculate with the default cbc optimizer
status = m.solve(
)if lpstatus[status]
=='optimal'
:for v in m.variables():
print
('%s %g'
%(v.name, v.varvalue)
)print
('obj: %g'
% m.objective.value(
))

x 1

y 0z 1
obj: 3

# add constraint: x + 2 y + 3 z <= 4

m += x +
2* y +
3* z <=4,
'c0'
# add constraint: x + y >= 1
m += x + y >=1,
'c1'
# set objective
m += x + y +
2* z,
'obj'

from pulp.solvers import cplex, gurobi

# calculate with cplex or gurobi
m.solve(solver=cplex(
))

動態規劃例子

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動態規劃例子

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動態規劃經典例子

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