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今天在学习数模的过程中遇到了一些线性规划的问题,老师推荐的是lingo这款软件,然而并不想因此再新学一门语言。于是找到了找到了一个python下解决线性规划问题的模块——Pymprog。
本人使用的Windows下的Python环境Anaconda,使用conda应该是找不到这个模块的,直接使用pip安装即可。
pip install pymprog
如解决如下规划问题:
maximize 15 x + 10 y # 目标函数
S.T.
x <= 3 # 约束条件1
y <= 4 # 约束条件2
x + y <= 5 # 约束条件3
x >=0, y >=0 # x,y非零
#coding: utf-8
from pymprog import *
begin('bike production')
x, y = var('x, y') # 变量
maximize(15 * x + 10 * y, 'profit') # 目标函数
x <= 3 # 约束条件1
y <= 4 # 约束条件2
x + y <= 5 # 约束条件3
solve()
产生结果如下:
>>> from pymprog import *
>>> begin('bike production')
model('bikes production') is the default model.
>>> x, y = var('x, y') # create variables
>>> x, y # take a look at them
(0 <= x continuous, 0 <= y continuous)
>>> maximize(15*x + 10*y, 'profit')
Max profit: 15 * x + 10 * y
>>> x <= 3
0 <= x <= 3 continuous
>>> y <= 4
0 <= y <= 4 continuous
>>> x + y <= 5
R1: x + y <= 5
>>> solve()
GLPK Simplex Optimizer, v4.60
1 row, 2 columns, 2 non-zeros
* 0: obj = -0.000000000e+00 inf = 0.000e+00 (2)
* 2: obj = 6.500000000e+01 inf = 0.000e+00 (0)
OPTIMAL LP SOLUTION FOUND
本例来自Pymprog官网:http://pymprog.sourceforge.net/intro.html
就先写到这
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