Python裡面的scipy庫如何計算線性規劃問題呢？

1樓：Vincent

scipy裡有個linprog模組做線性規劃，先進行引數設定再做優化。

from scipy.optimize import linprogc = [1,1,1]

A = [[3.05, 4.05, 6.1]]b = [[7.9]]

x_bounds = (0, None)

y_bounds = (0, None)

z_bounds = (0, None)

res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(x_bounds, y_bounds, z_boundsoptions=)

優化：Optimization terminated successfullyCurrent function value: -0.000000Iterations: 0

結果：fun: -0.0

message: 'Optimization terminated successfully.'

nit: 0

slack: array([ 7.9])

status: 0

success: True

x: array([ 0., 0., 0.])

2樓：馬立健

importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportlinprog

a = np.array([1, 1, 1])b = np.array([-7.9])

c = np.array([[-3.05, -4.05, -6.1]])

res = linprog(a, A_ub=c, b_ub=b)print(res)

這樣子是有解的

3樓：王偉旭

scipy.optimize.linprog()你這個模型應該是沒有解的。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as mplfrom scipy import optimizec=np.array([1,1,1])

a=np.array([[3.05,4.0,6.15]])b=np.array([7.9])

res=optimize.linprog(c,-a,b)print res.x

答案：[ 0. 0. 0.]

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