[数学建模]coptpy求解规划问题：一个easy-start

最新推荐文章于 2025-12-05 08:37:05 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-05 08:37:05 发布 · 4.6k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言 #矩阵 #线性代数

参考

COPT规划求解器官方使用手册

预备知识

线性规划、python基础知识

杉数求解器的python接口与gurobi基本一致，已经用过gurobi的朋友可以直接看官方手册

入门案例

这里使用的是官方手册上的案例：

object:
$ma x (1.2 x + 1.8 y + 2.1 z)$

subject to：
$2.6\\ 0.8x + 0.6y + 0.9z ≥ 1.2$

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【优化模型】求解二次规划 QP 问题

Fanjufei的博客

08-24

1244

本实验旨在介绍如何使用 MATLAB 解决二次规划问题。首先，我们会定义一个包含二次项和一次项的目标函数，并明确约束条件。接着，我们通过调用 MATLAB 的 "quadprog" 函数，传入目标函数和约束条件，获得最优解及其对应的目标函数值。实验中还涉及到变量的上下界设置、约束类型的选择等。通过本实验，你将了解到如何使用 MATLAB 对二次规划问题进行建模和求解。此外，你还将学习到如何根据实际问题设置目标函数和约束条件，以及如何解释求解结果。

使用COPT求解混合整数线性规划

weixin_44455650的博客

12-12

5326

利用python和COPT求解一个简易的整数规划问题（MTSP）

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COPT Python API 调用

明湖小虾的博客

09-19

1585

近年来国产COPT求解器在整数规划上取得了不错的成果，原有CPLEX 12.1 只能支持到python3.7，这就给COPT了一个机会。首先是COPT的申请和激活，在其lib\python目录下。此时COPT将被添加到python环境中。使用带python环境运行以下命令。代码中的单个#代表变量。

杉数求解器

艰难困苦，玉汝于成。

02-01

2874

杉数求解器是一款针对大规模优化问题的高效数学规划求解器。（主要是因为有详尽的文档！

优化| 手把手教你学会杉树求解器(COPT)的安装、配置与测试

HsinglukLiu的博客

02-25

1万+

@[TOC](优化| 手把手教你学会杉树求解器(COPT)的安装、配置与测试) 作者：刘兴禄，清华大学，清华伯克利深圳学院博士在读前言最近杉树求解器发布了4.0.2版本。著名的优化求解器benchmark测评的官网也更新了最近的榜单。网址如下： Benchmarks for Optimization Software - Hans Mittelmann http://plato.asu.edu/bench.html 线性规划(LP)测试榜单–单纯形法： Benchmark of Simplex L

数学建模 - 线性规划入门：Gurobi + python

数据分析、数据挖掘、大数据开发

02-01

2153

数学建模 - 线性规划入门：Gurobi + python

数学建模|通过模拟退火算法求解供应与选址问题：问题一（python代码实现）

2302_80902795的博客

01-05

3248

为了优化这个问题，我进一步想到的了，每一列的元素之间是有联系的：列元素相加就等于对应工地的需求量。也就是说，为某一列的一个元素赋值，那么这一列的另外一个元素的值也就出来了，等于需求量 - 随机赋的值。这里还是用两个numpy数组存储了工地和料场的信息，第一行和第二行是工地和料场的坐标，gondi的第三行，是各个工地的水泥需求量。通过上面的分析，我们知道了，A和B的供货量，就是我们要求的自变量。这就是最终的get_x函数啦，通过这样的设置，它就有一半的概率得到一个整数解，有一半的概率得到一个浮点数解。

数学建模【规划模型--线性规划(整数规划、0-1规划)、非线性规划-附：案例分析、奶制品的生产和销售(详细求解过程)】

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数学建模笔记——动态规划

lbm666666的博客

09-11

1751

动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题，然后通过逐层地推来求得最后的解。目前，动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中，在数学建模中出现的相对较少，但这个算法的思想在生活中非常实用，会对我们解决实际问题的思维方式有一定启发。你有三种硬币，分别面值2元、5元和7元，每种硬币都有足够多，买一本书需要27元，如何用最少的硬币组合起来正好付清，不需要对方找钱。虽然我们不知道最优策略是什么，但是最优策略肯定是有k校硬币，，除了这枚硬币，前面的面值加起来是。状态转移方程：对于第。

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weixin_44455650的博客

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06-15

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在这个示例中，最优解为 x = 2 和 y = 2，最优值为 Z = 8。接下来，我们来看一个简单的线性规划问题示例。默认求解的是最小化问题。要在 Python 中求解线性规划问题，通常可以使用。注意，我们将目标函数的系数乘以 -1，因为。首先，确保你已经安装了。最大化：Z = 3x + 2y。

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weixin_39334709的博客

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copt 介绍杉数求解器 COPT(Cardinal Optimizer)，是杉数自主研发的针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件，也是支撑杉数端到端供应链平台的核心组件。COPT是目前中国唯一一个同时具备大规模线性规划(单纯形法和内点法)、混合整数规划、二阶锥规划、凸二次规划以及凸二次约束规划问题求解能力的综合性数学规划求解器，为企业应对高性能求解的需求提供了更多选择。其发展历程如下： 2019 05月：COPT 1.0 发布中国首个商业单纯形法求解器 2019 10月：发布中国首个商业混合整数

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