线性规划是解决线性约束下最优化问题的数学方法，广泛应用于运筹学、经济学和工程学。它通过最大化或最小化目标函数，在给定的线性约束条件（Ax≤b）下寻找最优变量值。常用求解算法包括单纯形法。实际应用中，线性规划常涉及复杂的问题规模和多种求解策略，如内点法、对偶法，对于生产调度、资源分配等问题具有重要价值。
线性规划是一种数学优化方法，用于解决线性约束下的最优化问题。它的目标是在给定的线性约束条件下，找到使目标函数取得最大或最小值的变量值。线性规划在运筹学、经济学、工程学等领域有广泛的应用。
线性规划的数学表达可以写成如下形式：
最大化（或最小化）：cTx
约束条件：Ax ≤ b
其中，c是一个n维向量，表示目标函数的系数；x是一个n维向量，表示待求解的变量；A是一个m×n的矩阵，表示约束条件的系数；b是一个m维向量，表示约束条件的右侧常数。
为了求解线性规划问题，可以使用各种优化算法，其中最常用的是单纯形法。下面是一个使用Python进行线性规划求解的示例代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
# 定义目标函数的系数向量
c = np.array
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