16、优化问题求解：线性、二次和非线性规划

优化问题求解：线性、二次和非线性规划

1. 线性规划问题求解

线性规划问题是一类常见的优化问题，目标是在一组线性约束条件下，优化（最大化或最小化）一个线性目标函数。下面将介绍使用不同工具求解线性规划问题的方法。

1.1 使用 Pyomo 求解

以下是使用 Pyomo 库求解线性规划问题的示例代码：

import pyomo.environ as pym
from pyomo.opt import SolverFactory

# 创建线性规划模型
LPP_model = pym.ConcreteModel()

# 定义变量
LPP_model.x = pym.Var()
LPP_model.y = pym.Var()
LPP_model.z = pym.Var()

# 定义目标函数
LPP_model.objfun = pym.Objective(expr=3*LPP_model.x + LPP_model.y + 2*LPP_model.z, sense=pym.maximize)

# 定义约束条件
LPP_model.con1 = pym.Constraint(expr=3*LPP_model.x + LPP_model.y <= 40)
LPP_model.con2 = pym.Constraint(expr=LPP_model.x + 2*LPP_model.z <= 60)
LPP_model.con3 = pym.Constraint(expr=LPP_model.y + 2*LPP_model.z <= 60)

# 选择求解器
opt = SolverFa