python中如何处理线性规划问题

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说明

问题定义，确定决策变量、目标函数和约束条件。

模型构建，由问题描述建立数学方程，转化为标准形式的数学模型。

模型求解，用标准模型的优化算法对模型进行求解，得到优化结果。

实例

不等式1为大于等于，应该转换为小于等于：-2X1 + 5X2 - X3 <= -10

import numpy as npfrom scipy import optimize as opnp.set_printoptions(suppress=True)z = np.array([2, 3, -5])A_up = np.array([[-2, 5, -1], [1, 3, 1]])B_up = np.array([-10, 12])A_eq = np.array([1, 1, 1])B_eq = np.array([7])x1 = (0, 7)x2 = (0, 7)x3 = (0, 7)res = op.linprog(-z, A_up, B_up, A_eq, B_eq, bounds=(x1, x2, x3))print(res)

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