一文了解8个Python库线性规划问题建模

线性规划问题的多种求解器应用摘要

本文介绍了在一组线性约束条件下，如何使用多种开源求解器来最大化或最小化一个线性目标函数，即解决线性规划（LP）问题。

线性规划简介

线性规划是优化资源分配、生产调度等应用中常用的数学方法，目的是在满足一系列线性约束的条件下，最大化或最小化一个线性目标函数。

问题定义

文中提出了一个具体线性规划问题的例子，旨在最大化利润。问题中定义了目标函数为5*x1 + 12*x2，并且变量x1和x2必须是非负整数。同时，问题涉及了多个线性约束，包括x1 + 2*x2 = 0和3*x1 + 2*x2 = 0。

求解器应用

文中未提供具体的求解器示例，但强调了Python有多个开源库能够求解线性规划问题。其中，可能涉及的求解器如PuLP和Pyomo等，它们可以配合不同的算法引擎，例如COIN-OR、GLPK等，来找出满足所有约束的最优解。

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文章来源：

Python学习杂记

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