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 ...
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: 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,得到優化結果 關注 Youca ...
2021-04-28 14:48 0 1394 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、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 ...
1、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。 (1)分析影響結果的因素是什么,確定決策變量 (2)決策變量與優化目標的關系是什么,確定目標函數 (3)決策變量所 ...
pulp http://pythonhosted.org/PuLP/main/basic_python_coding.html 供水問題 1問題 供水公司有三個水庫分別為A,B,C向四個小區甲乙丙丁供水,A和B向所有小區供水,C僅向甲乙丙供水,水庫最大供水量(千噸 ...
使用PuLp求解 我們解決線性規划問題一般是通過以下三個步驟。 1.列出約束條件及目標函數 2.畫出約束條件所表示的可行域 3.在可行域內求目標函數的最優解及最優值 使用pulp工具包,我們只需要做第一步即可,使用pulp提供的API提供目標函數及約束條件就可以直接求解,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 函數格式 scipy.optimize. linprog (c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex ...
用Python實現線性規划 使用python庫中scipy中的函數linprog來求解線性規划 linprog函數中線性規划的標准形式為 \[\min c^Tx\\ s.t\left\{\begin{aligned}Auq\cdot x&\le b\\ Aeq\cdot ...