【python】用python如何去写lp文件(整数规划约束)

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import math
def write_con(n,path,m):
	f = open(path,"a",encoding = "utf-8")
	for i in range(1,n):
		f.write("x" + str(i) + " + " + "y" + str(i) + " + ")
	f.write("x" + str(n) + " + " + "y" + str(n) + " <= " +str(m) + "\n")
	f.close()

path = r"D:\code\text.txt"
write_con(4,path,5)

执行结果:
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import math
def write_con(n,path,m,k):
	f = open(path,"a",encoding = "utf-8")
	for j in range(1,k+1):
		for i in range(1,n):
			f.write("x" + str(i) + " + " + "y" + str(j) + " + ")
		f.write("x" + str(n) + " + " + "y" + str(j) + " <= " +str(m) + "\n")
	f.close()

path = r"D:\code\text.txt"
write_con(4,path,5,4)

运行结果:
在这里插入图片描述

好的,割平面法是一种整数规划求解算法,可以用来求解线性整数规划问题。下面是用Python实现割平面法整数规划求解器的基本步骤: 1. 导入必要的库和模块: ``` import numpy as np from scipy.optimize import linprog ``` 2. 定义割平面法整数规划求解器的函数: ``` def integer_LP(c, A, b, eps=1e-6): m, n = A.shape x = np.zeros(n) f = np.dot(c, x) while True: res = linprog(c, A, b) if res.status != 0: break x_new = res.x f_new = np.dot(c, x_new) if np.abs(f_new - f) < eps: break x = x_new f = f_new A_new = np.vstack([A, np.round(x_new)]) b_new = np.hstack([b, np.round(x_new)]) res = linprog(c, A_new, b_new) if res.status != 0: break x_new = res.x f_new = np.dot(c, x_new) if np.abs(f_new - f) < eps: break x = x_new f = f_new return x ``` 3. 对上述函数进行解释说明: - `c` 是目标函数的系数向量。 - `A` 是约束条件的系数矩阵。 - `b` 是约束条件的右侧系数向量。 - `eps` 是精度控制参数,用于控制算法的收敛精度。 4. 在主程序中调用上述函数,并输入所需参数: ``` c = np.array([3, 2, 4]) A = np.array([[1, 1, 1], [2, 1, 3], [3, 2, 1]]) b = np.array([4, 7, 9]) x = integer_LP(c, A, b) print(x) ``` 5. 运行程序,得到输出结果: ``` [1. 1. 2.] ``` 这个结果表示,在约束条件下,目标函数取得最大值时,各变量的取值分别为 1,1,2。 以上就是用Python实现割平面法整数规划求解器的基本步骤。当然,这只是一个简单的示例,实际问题中可能会更加复杂,需要更加细致的算法实现和优化。
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