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python对线性规划简单求解_线性规划求解器

作者：羊村懒王 | 2024-05-19 13:26:40

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线性规划求解器

前言

线性规划问题，像这样的

可以选择用lindo，lingo，matlab等，python这类问题的简单求解，当然还有其他复杂的线性规划，先不管。简单点，就只对这类问题的求解

库的使用

用的是cvxpy和numpy

正文

直接给出代码（其实感觉还是有点虚的，不知道会不会有错，自己比较菜）

  1. def line_progra(
  2.         expr: list,
  3.         cons_matrix: list[list],
  4.         determine: list = None,
  5.         pos=True,
  6.         aim='max',
  7.         solver='GLPK_MI'
  8. ):
  9.     """
  10.     :param expr:方程的
  11.     :param cons_matrix:约束方程
  12.     :param determine:判断大小，只有的0,1列表
  13.     :param pos:正数，True
  14.     :param aim:目标
  15.     :param solver:求解器
  16.     :return:
  17.     """
  18.     """求解线性规划模型"""
  19.     expr_vec = np.array(expr)
  20.     constraint_matrix = np.array(cons_matrix)
  21.     right_vec = constraint_matrix[:, -1]
  22.     constraint_matrix = constraint_matrix[:, :-1]
  23.     num = len(constraint_matrix)
  24.     x_num=len(expr)
  25.     if determine is None:
  26.         determine=a=np.zeros(num,dtype=int)
  27.     x = cp.Variable(x_num, pos=pos)
  28.     constraint = []
  29.     if aim == 'max':
  30.         target = cp.Maximize(expr_vec @ x)
  31.     if aim=='min':
  32.         target=cp.Minimize(expr_vec@x)
  33.     for i, t in zip(range(num), determine):
  34.         match t:
  35.             case 0:
  36.                 constraint.append(constraint_matrix[i] @ x <= right_vec[i])
  37.             case 1:
  38.                 constraint.append(constraint_matrix[i] @ x >= right_vec[i])
  39.             case 2:
  40.                 constraint.append(constraint_matrix[i] @ x == right_vec[i])
  41.                 pass
  42.     solution = cp.Problem(target, constraint)
  43.     solution.solve(solver=solver)
  44.     return x.value, solution.value

解释代码

参数

expr

可以称为目标向量，就是需要求的方程的系数，怎么叫都行

对于图来说，就是指

expr=[70，50，60]

cons_matrix

可以称为约束矩阵

约束方程，如上图的一段

  1. """
  2. 2
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