Python Scipy 包解决动态规划问题

最新推荐文章于 2025-06-28 11:28:02 发布

wangyuan103010

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyuan103010/article/details/79516859

本文介绍了如何利用scipy.optimize模块的linprog和linear_sum_assignment函数来解决动态规划问题和线性赋值问题。linprog用于线性规划，处理线性和非负约束，而linear_sum_assignment则用于解决最小成本指派问题，采用匈牙利算法，时间复杂度为O(n^3)。文中提供了一个实例展示了如何分配工人完成工作以达到最低成本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

scipy.optimize.linprog(c,a_ub,b_ub,A_eq,B_eq,bounds=(...))

目的在于解决如下动态规划问题

Minimize:     c^T * x
Subject to:   A_ub * x <= b_ub
              A_eq * x == b_eq

c : 价值系数数组

A_ub : 技术系数参数二维数组

b_ub : 右端系数参数一维数组 -- 线性约束

A_eq : 等式左边参数二维数组

b_eq : 等式右边参数一维数组 -- 非负约束

bounds : 未知数X的取值范围(min, max) , 默认为(0, None)

method : Type of solver. ‘simplex’

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