python linprog(线性规划)

最新推荐文章于 2025-07-02 12:13:23 发布

m0_37195984

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37195984/article/details/81115692

本文通过一个实例展示了如何利用Python的scipy库中的linprog方法解决线性规划问题，以最小化生产零件的成本。具体场景为五个车间需生产总计4500件零件，每个车间有不同的成本系数，同时给出了生产限制条件。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

生产任务分配问题

五个车间生产零件

1600

车间	生产能力	单位产品成本	库存原材料总量	单位产品消耗的原材料量
1	1600	0.5	1000	0.76
2	1400	0.6	1200	0.78
3	800

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Python线性规划函数optimize.linprog求解为整数

**My Coding Family**

10-08

1163

不会主动求解整数解，但由于问题本身的性质或浮点精度原因，解可能会是整数。如果想求解整数规划问题，可以使用其他工具，如 PuLP、Gurobi 或 Google OR-Tools。希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

pylinprog:通过pyjulia在python中使用linprog

05-22

pylinprog 这是python中linprog函数的概念验证实现。如果您觉得它有用，请提交PR来帮助记录它，并将它变成一个真实的Python包。等等，scipy没有吗？是的，它确实可以，但是它目前仅提供密集型单纯形算法的教科书实现，能够实现多达数千个变量和约束。实际上，大多数线性编程问题都非常稀疏，并且可能具有数百万个变量和约束。该linprog实现公开了最新的开源和商业求解器。它是如何工作的？该实现为Julia中的库提供了一个瘦包装器，该库提供了到求解器的链接。因此，要使用pylinprog，您需要安装Julia和实验性软件包。如何使用？ linprog的签名大部分与scipy的的签名匹配，并带有特殊的solver参数，可让您切换求解器。稀疏稀疏矩阵被接受为系数矩阵。参见example.py 。

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线性规划——Python中linprog函数的使用

2401_86806544的博客

10-26

1143

某工厂生产两种产品A和B，生产产品A每单位需要消耗原材料1千克、劳动力2小时，生产产品B每单位需要消耗原材料2千克、劳动力1小时。现有原材料10千克，劳动力10小时。产品A每单位利润为3元，产品B每单位利润为4元。问如何安排生产才能使利润最大？很经典的一道题，给大家3分钟思考一下题目，同时思考几个问题也是我们解决这种题的方法。，为了使用 linprog 函数求最小值，将目标函数改写为。首先，设生产产品A的数量为。目标函数是利润最大化，即。，生产产品B的数量为。，此时目标函数系数向量。

整数线性规划模型

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qq_58539881的博客

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Scipy.optimize是Scipy中一个用于解决数学模型中优化类模型的子包，该子包中又包含了多个子功能模块见下表，不同方法不同条件求解最优化模型。本节介绍linprog对线性规划问题的模型建立与求解。.........

线性规划求解的python函数 : optimize.linprog

weixin_44094615的博客

12-05

1805

""" 需要特别注意，原来方式是求最小值，因此在A 和Alist中所有小于等于方程式的各个因变量值不变，而当方程式为大于等于方程式，那么所有因变量和对应值均需要反转乘以负数1 * -1，我也不清楚为何两边都是要负数，当然不改变方程式本身结构。 A top-level linear programming interface. Currently this interface solves linear programming problems via the Simplex and Interior-P.

python目标函数最大_最大化目标函数的Python linprog

weixin_42098892的博客

02-21

1935

我已经有一段时间没有这样做了，所以我有点生疏了，但等式是：max t(C)*xs.t. Ax <=b我的约束矩阵是(1448x1359)：^{pr2}$然后我有了我的绑定b(1448x1)：[ 1. 1. 7. ..., 2. 1. 2.]我要最大化的目标函数是1的向量(1359，1)。在现在在其他软件包中，我的最大目标函数是841，但是使用linprog：res = linpro...

利用python处理线性规划问题

2301_79376014的博客

09-13

1871

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在Python中，我们可以使用诸如`scipy.optimize.linprog`这样的库来实现线性规划。 `scipy.optimize.linprog`函数提供了多种算法，包括单纯形法（Simplex）和内点法（Interior-point），这些方法可以有效地解决各种...

人工智能 — Python求解线性和非线性规划问题

12-21

在Excel中，我们可以利用"规划求解"工具包解决线性规划问题，而Python编程则可以借助`scipy.optimize.linprog`函数来实现。例如，上述Python代码展示了如何使用单纯形法实现线性规划求解，并给出了一个具体的例子，...

c语言线性规划求最值,使用Python scipy linprog 线性规划求最大值或最小值(使用Python学习数学建模笔记)...

weixin_34052916的博客

05-24

1411

函数格式scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None)今天阅读数据建模第一章线性规划问题，问题描述如下：通过介绍我们知道了线性规划，就是目标函数及约束条件均为线性函数。通过画图我们可知，X...

python求解线性规划问题和整数规划-建模初探

PY_smallH的博客

11-29

4139

线性规划问题，在线性等式或者不等式的约束下，去求解一个线性目标函数的最大值最小值问题。首先想到的是scipy中的优化包→optimize里面的 linprog。这个名字和MATLAB里面优化的名字是一样的。对于简单的连续性线性极值问题，可以使用。 from scipy import optimize as op help(op.linprog) 查看帮助，可以看到这个函数的用法 linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=

python多目标优化求解

03-11

进行多目标优化求解的算法和代码，在数学建模方面求最优解用的相对较多。代码中消息注释了进行多目标优化求解具体步骤

python解决线性规划问题，含例题使用scipy.linprog

weixin_61720360的博客

08-31

700

求得目标解与答案一致，但x最优解的取值不同，可能存在多个可行解的问题。下面我们以一个例题来尝试使用该函数解决线性规划问题。scipy官方对于linprog函数的说明文档。

【python数据分析】用scipy.optimize.linprog实现线性规划

一个甜甜的大橙子的博客

11-03

1万+

因为近期要参加一个建模比赛，没有安装MATLAB，所以熟悉下算法的python实现，本篇为用scipy.optimize.linprog线性规划。函数文档参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html 线性规划主要解决下面这种问题：（第一次用LaTex，公式做的不好看，...

五、python学习笔记——利用scipy.optimize.linprog解决线性规划

qixuanmiao_的博客

04-11

1887

import scipy from scipy import optimize import numpy c = numpy.array([2,3]) #最值等式未知数系数矩阵 A_ub = numpy.array([[-2,1],[1,-2]]) #<=不等式左侧未知数系数矩阵 B_ub = numpy.array([1,1]) #<=不等式右侧常数矩阵 #A_eq = numpy....

python数学建模之用scipy.optimize.linprog实现线性规划

qq_51570094的博客

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在做数学建模时，我们经常会遇到在约束条件下求解目标的最优解的情况，如：在如下约束条件下求解-x0+4x1的最小值。在求解这个问题的过程中，我们可以使用不同的工具去解决，如MATLAB、Java等语言都是可以解决的，不过我经常常用的是python，所以就想用python来解决一下这类的问题，顺手记录一下，免得以后忘了。参考文档如下： scipy.optimize.linproghttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy..

线性规划（python）Scipy.optimize.linprog

qq_60635843的博客

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其中，message代表是否寻找到可行解。

单纯形法python程序_Python-linprog最小化——单纯形法

weixin_42357916的博客

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我正在使用scipy.optimize.linprog库使用单纯形方法计算最小化。我正在课本上写这个问题，我希望有人能给我指出正确的方向，因为我没有得到我期望的结果。问题是：Minimize w = 10*y1 + 15*y2 + 25*y3Subject to: y1 + y2 + y3 >= 1000y1 - 2*y2 >= 0y3 >= ...

linprog线性规划python method

12-28

### 使用 `scipy.optimize.linprog` 实现线性规划 在 Python 中，`scipy.optimize.linprog` 函数用于求解具有线性约束条件的目标函数最小化问题。该函数能够处理带有不等式和等式的线性约束以及边界限制的线性规划问题。 #### 参数说明 - **c**: 表示目标函数中的系数向量 $ c^Tx $，即要最小化的成本向量。 - **A_ub (可选)**: 不等式约束矩阵 $ A_{ub}x \leq b_{ub} $ 的左侧部分。 - **b_ub (可选)**: 对应于上述不等式右侧的部分。 - **A_eq (可选)**: 等式约束矩阵 $ A_{eq}x = b_{eq} $ 左侧部分。 - **b_eq (可选)**: 上述等式的右边项。 - **bounds (可选)**: 变量上下限列表，默认情况下所有变量都无界。 - **method (默认 'interior-point')**: 指定使用的算法，可以选择 "simplex", "revised simplex" 或者 "highs". 下面给出一个简单的例子来展示如何应用此功能：假设有一个如下所示的标准形式线性规划问题： \[ \text{Minimize } f(x_0, x_1)= -x_0-x_1 \] subject to: \[ \begin{align*} & 2x_0+x_1 &\geqslant 3 \\ & x_0+4x_1 &\geqslant 4\\ & x_0,x_1 &\geqslant 0. \end{align*} \] 为了适应 `linprog()` 接口的要求，需要转换成标准格式并调整符号方向: ```python from scipy import optimize as opt # 定义目标函数的成本向量（注意这里是负数） cost_vector = [-1., -1.] # 定义不等式约束 Ax<=b 形式下的 A 和 b inequality_matrix = [[-2., -1.], [-1., -4.]] inequality_bounds = [-3., -4.] result = opt.linprog(cost_vector, A_ub=inequality_matrix, b_ub=inequality_bounds) print(result) ``` 这段代码定义了一个简单的一维数组作为输入参数传递给 `opt.linprog()` 方法，并打印出结果对象的信息。如果成功找到最优解，则会显示相应的状态码、消息和其他细节信息[^3]。