python代码怎么写线性规划(python线性方程)
python的pulp库解决线性规划问题
战术决策问题，某战略轰炸机队指挥官得到了摧毁敌方坦克生产能力的命令. 根据情报, 敌方有四个生产坦克部件的工厂, 位于不同的地方. 只要破坏其中任一工厂的生产设施就可以有效地停止敌方坦克的生产. 根据分析, 执行该任务的最大因素是汽油短缺, 为此项任务只能提供48000加仑汽油.而对于任何一种轰炸机来说, 不论去轰炸哪一个工厂都必须有足够往返的燃料和100加仑备余燃料.该轰炸机队现有重型和中型两种轰炸机, 其燃油消耗量及数量见下表
编号 飞机类型 每千米耗油量 飞机驾数
1 重型 1/2 48
2 中型 1/3 32
各工厂距离空军基地的距离和摧毁目标的概率见下表
工厂 距离/千米 摧毁目标概率(重型/中型)
1 450 0.10 0.08
2 480 0.20 0.16
3 540 0.15 0.12
4 600 0.25 0.20
所以应该去2号工厂1驾重型和1驾中型机，去4号工厂45驾重型机和31驾中型机。
python非线性规划用什么模块
python非线性规划用什么模块本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题，结合实际例子，引入非线性规划问题的求解算法及相应函数的调用。
本文提纲一维搜索／单变量优化问题
无约束多元优化问题
非线性最小二乘问题
约束优化问题
非线性规划问题的目标函数或约束条件是非线性的。本文使用SciPy的optimize模块来求解非线性规划问题。
目标函数和约束条件是否连续光滑是非常重要的性质，这是因为如果光滑，则所有决策变量可微，多变量函数的偏导数组成的向量为梯度，梯度是指向目标函数增长最快的方向。将目标函数梯度作为搜索方向，对非线性规划问题的求解具有重要的意义。这些函数或其导数\梯度的不连续性给许多现有的非线性优化问题的求解带来了困难。在下文中，我们假设这些函数是连续且光滑的。
# Importing Modules
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sympy
1、一维搜索／单变量优化问题(Univariate Optimization)
无约束非线性规划最简单的形式是一维搜索。一维搜索通常作为多维优化问题中的一部分出现，比如梯度下降法中每次最优迭代步长的估计。求解一维搜索常用的两类方法是函数逼近法和区间收缩法。其中函数逼近法是指用较简单的函数近似代替原来的函数，用近似函数的极小点来估计原函数的极小点，比如牛顿法；区间收缩法对于一个单谷函数通过迭代以不断缩小该区间的长度，当区间长度足够小时，可将该区间中的一点作为函数的极小点，比如黄金分割法。
e.g. 最小化一个单位体积的圆柱体的表面积。
r, h = sympy.symbols("r, h")
Area = 2 * sympy.pi * r**2 + 2 * sympy.pi * r * h
Volume = sympy.pi * r**2 * h
python求解线性规划问题，百度后发现了scipy模块，optimize，新手希望大神能写个实例，例子如下：
scipy做线性规划不是很方便，推荐用pulp来做，这个模块不属于python的内置模块，需要先安装，pip install pulp
from pulp import *
# 设置对象
prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)
# 设置三个变量，并设置变量最小取值
x1 = LpVariable('x1', 0)
x2 = LpVariable('x2', 0)
x3 = LpVariable('x3', 0)
x4 = LpVariable('x4')
# 载入目标函数，默认是求最小值，因此这次对原目标函数乘以-1
prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4
# 载入约束变量
prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2
prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14
prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2
# 求解
status = prob.solve()
# 显示结果
for i in prob.variables():
print(i.name + "=" + str(i.varValue))
计算结果为：
x1=0.0
x2=2.0
x3=4.0
x4=8.0
Python有哪些可以做带约束的二次线性规划的包
线性规划立足于求满足所有约束条件的最优解,而在 实际问题中,可能存在相互矛盾的约束条件.目标规划可 以在相互矛盾的约束条件下找到满意解.