用Python的Scipy库求解线性规划、非线性规划、整数规划问题

Scipy科学计算库概述

Scipy是Python中的一个科学计算库，它集成了多种优化算法，便于解决线性规划、非线性规划和整数规划等问题。

线性规划的求解

线性规划是指目标函数和约束条件都是线性的情况。在Scipy库中，可以使用linprog函数来解决这类问题。下面是一个例子，展示如何使用Scipy求解线性规划：

import scipy.optimize
c = [2, 3, -5]  # 目标函数系数
A_ub = [[-2, 5, -1], [1, 3, 1]]  # 约束矩阵系数
b_ub = [-10, 12]  # 约束条件右值
A_eq = [[1, 1, 1]]  # 约束矩阵等式系数
b_eq = [7.12]  # 约束等式右值
bounds = [(0, 3.5), (0, 3.6), (0, 100.1)]  # 变量区间
res = scipy.optimize.linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds)
print(res)
print(res.get('x'))

在上述例子中，A_ub和b_ub用于指定线性约束条件，将问题建模为矩阵形式，以便于用函数求解。求解结果表明，优化成功完成，并给出了最优解。

对于不熟悉矩阵表示法的用户，可以将约束条件转换为常规形式，如下所示：

# 目标函数（默认求最小值，加负号表示求最大值）2x1 + 3x2 - 5x3
# 约束函数 -2x1 + 5x2 - x3 ≤ -10
#          x1 + 3x2 + x3 ≤ 12

这种表示法更直观，便于理解线性规划的结构。

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文章来源：

Python学习杂记

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