本节以一个实际数学建模案例,讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程。 1、问题描述 某厂生产甲乙两种饮料,每百箱甲饮料需用原料6千克、工人10名,获利10万元;每百箱乙饮料需用原料5千克、工人20名,获利9万元。 今工厂共有原料60千克、工人150名 ...
pulphttp: pythonhosted.org PuLP main basic python coding.html 供水问题 问题 供水公司有三个水库分别为A,B,C向四个小区甲乙丙丁供水,A和B向所有小区供水,C仅向甲乙丙供水,水库最大供水量 千吨 水库 A B C 最大供水量 千吨 小区用水情况为 小区 甲 乙 丙 丁 基本用水量 千吨 额外用水量 千吨 水库供水收入 元 千吨,支出费 ...
2018-01-12 11:17 1 7400 推荐指数:
本节以一个实际数学建模案例,讲解 PuLP 求解线性规划问题的建模与编程。 1、问题描述 某厂生产甲乙两种饮料,每百箱甲饮料需用原料6千克、工人10名,获利10万元;每百箱乙饮料需用原料5千克、工人20名,获利9万元。 今工厂共有原料60千克、工人150名 ...
1、什么是线性规划 线性规划(Linear programming),在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题,常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。例如: 线性规划问题的建模和求解,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量、目标函数和约 ...
1、基于字典的创建规划问题 上篇中介绍了使用 LpVariable 对逐一定义每个决策变量,设定名称、类型和上下界,类似地对约束条件也需要逐一设置模型参数。在大规模的规划问题中,这样逐个定义变量和设置模型参数非常繁琐,效率很低。Pulp 库提供了一种快捷方式,可以结合 Python语言的循环 ...
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 ...
scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex ...
python工具包scipy linprog 函数格式 scipy.optimize. linprog (c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex ...
用Python实现线性规划 使用python库中scipy中的函数linprog来求解线性规划 linprog函数中线性规划的标准形式为 \[\min c^Tx\\ s.t\left\{\begin{aligned}Auq\cdot x&\le b\\ Aeq\cdot ...
对于二次规划(quadratic programming)和线性规划(Linear Programming)问题 MATLAB里是有quadprog函数可以直接用来解决二次规划问题的,linprog函数来解决线性规划问题。Python中也有很多库用来解决,对于二次规划有CVXOPT, CVXPY ...