本節以一個實際數學建模案例,講解 PuLP 求解線性規划問題的建模與編程。 1、問題描述 某廠生產甲乙兩種飲料,每百箱甲飲料需用原料6千克、工人10名,獲利10萬元;每百箱乙飲料需用原料5千克、工人20名,獲利9萬元。 今工廠共有原料60千克、工人150名 ...
最優化問題建模 最優化問題的三要素是決策變量 目標函數和約束條件。 分析影響結果的因素是什么,確定決策變量 決策變量與優化目標的關系是什么,確定目標函數 決策變量所受的限制條件是什么,確定約束條件 最優化問題的建模,通常按照以下步驟進行: 問題定義,確定決策變量 目標函數和約束條件 模型構建,由問題描述建立數學方程,並轉化為標准形式的數學模型 模型求解,用標准模型的優化算法對模型求解,得到優化結 ...
2021-04-28 11:22 0 922 推薦指數:
本節以一個實際數學建模案例,講解 PuLP 求解線性規划問題的建模與編程。 1、問題描述 某廠生產甲乙兩種飲料,每百箱甲飲料需用原料6千克、工人10名,獲利10萬元;每百箱乙飲料需用原料5千克、工人20名,獲利9萬元。 今工廠共有原料60千克、工人150名 ...
1、什么是線性規划 線性規划(Linear programming),在線性等式或不等式約束條件下求解線性目標函數的極值問題,常用於解決資源分配、生產調度和混合問題。例如: 線性規划問題的建模和求解,通常按照以下步驟進行: (1)問題定義,確定決策變量、目標函數和約 ...
1、基於字典的創建規划問題 上篇中介紹了使用 LpVariable 對逐一定義每個決策變量,設定名稱、類型和上下界,類似地對約束條件也需要逐一設置模型參數。在大規模的規划問題中,這樣逐個定義變量和設置模型參數非常繁瑣,效率很低。Pulp 庫提供了一種快捷方式,可以結合 Python語言的循環 ...
函數格式 scipy.optimize. linprog ( c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex ...
實驗目的: 通過實驗,使學生了解LINGO軟件的基本功能,掌握LINGO軟件的求解過程,以及熟悉LINGO軟件的主要菜單命令,能用LINGO軟件解線性規划問題。 實驗要求: 實驗步驟要有模型建立,模型求解、結果分析。 實驗內容: (1)某廠生產甲、乙兩種產品,這兩種產品 ...
本文主要內容介紹線性規划問題 (Linear Programming) 及其對偶問題 (Dual Problem)。 Introduction 線性規划 (Linear Programming) 就是高中數學講的那個線性規划,不過現在是從計算機的角度來談這個問題的。 給定一個目標函數 ...
@ 目錄 前言 推薦(排版簡潔 適合閱讀) 往期文章 非線性規划 例題 - 1 例題 - 2 結語 前言 Hello!小伙伴! 非常感謝您閱讀海轟的文章,倘若文中有錯誤的地方,歡迎您指出~ 自我介紹 ...
@ 目錄 前言 線性規划 樣例1:求解下列線性規划問題 scipy庫求解 樣例2:求解下列線性規划問題 pulp庫求解 樣例3.運輸問題 說明 結語 ...