发现 scipy.optimize.linprog的算法支持: 单纯形法 和内点法, 在测试一个例子的时候, 运行不出来. 但在matlab中几个算法都可以. 单纯形法在matlab 已经不推荐 ...
最近做线性规划问题,要用到GLPK工具,VS 环境下鼓捣了好久终于成功.下面一步步来展示一下环境的配置. .下载GLPK . 版本 http: glpk for windows.soft .com 然后解压. .用VS 新建一个项目,命名为GLPK TEST,源文件里建一个cpp文件命名为TESTGLPK.cpp .右键选择这个工程的属性,选择常规,看到右边的 附加包含目录 ,点击它,选择GLPK ...
2015-05-04 16:42 2 2897 推荐指数:
发现 scipy.optimize.linprog的算法支持: 单纯形法 和内点法, 在测试一个例子的时候, 运行不出来. 但在matlab中几个算法都可以. 单纯形法在matlab 已经不推荐 ...
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第一步:输入目标条件和约束条件。每行以分号隔开。然后点击工具栏上的Solve按钮,或Lingo菜单下的Solve子菜单。 第二步:检查report中的结果。 默认情况下,Lingo不进行灵 ...
附1:用LINGO求解线性规划的例子 一奶制品加工厂用牛奶生产A1、A2两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤A1,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤A2。根据市场需求,生产的A1、A2能全部售出,且每公斤A1获利24元,每公斤A2获利16元。现在加工厂每天能得到50桶 ...
1.线性规划问题 如果目标函数和约束条件都是线性函数,则该模型称为线性规划。 [x,f_opt,flag,c]=linprog(f,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,x0,opt) 参数说明: X: 解 f_opt: 最优值 Flag:大于零表示求解成功,否则求解出问题 C ...
基于问题的线性规划和混合整数规划求解(problem_based linear programming)。 在MatLab中,线性规划类问题的求解基本上有两种解决方案,最简单的是直接调用求解器(solver)求解,这叫做solver-based linear ...
使用PuLp求解 我们解决线性规划问题一般是通过以下三个步骤。 1.列出约束条件及目标函数 2.画出约束条件所表示的可行域 3.在可行域内求目标函数的最优解及最优值 使用pulp工具包,我们只需要做第一步即可,使用pulp提供的API提供目标函数及约束条件就可以直接求解,非常方便 ...