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說(shuō)明
1、Scipy庫(kù)提供簡(jiǎn)單的線(xiàn)性或非線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題。
但不能解決背包問(wèn)題的0-1規(guī)劃問(wèn)題,或者整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題,混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。
2、PuLP可以解決線(xiàn)性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、0-1規(guī)劃和混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。
為不同類(lèi)型的問(wèn)題提供各種解決方案。
3、Cvxpy是一個(gè)凸優(yōu)化工具包。
可以解決線(xiàn)性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、0-1規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、二次規(guī)劃和幾何規(guī)劃等問(wèn)題。
實(shí)例
以整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃為例
# -*- coding: utf-8 -*- import pulp as pulp def solve_ilp(objective , constraints) : print objective print constraints prob = pulp.LpProblem('LP1' , pulp.LpMaximize) prob += objective for cons in constraints : prob += cons print prob status = prob.solve() if status != 1 : #print 'status' #print status return None else : #return [v.varValue.real for v in prob.variables()] return [v.varValue.real for v in prob.variables()] #解如下整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃 #maximize z = c*x = 3*x1 + 4*x2 + 5*x3 #subject to : #x1 2 3 >= 0 #x1 + 2*x2 < 20 #x2 + 3*x3 <= 40 V_NUM = 3 #變量,直接設(shè)置下限 variables = [pulp.LpVariable('X%d'%i , lowBound = 0 , cat = pulp.LpInteger) for i in range(0 , V_NUM)] #目標(biāo)函數(shù) c = [3 , 4 , 5] objective = sum([c[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) #約束條件 constraints = [] a1 = [1 , 2 , 0] constraints.append(sum([a1[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) <= 100) a2 = [0 , 1 , 3] constraints.append(sum([a2[i]*variables[i] for i in range(0 , V_NUM)]) <= 40) print constraints res = solve_ilp(objective , constraints) print res
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當(dāng)前題目:python有什么求解線(xiàn)性規(guī)劃的包
轉(zhuǎn)載源于:http://muchs.cn/article48/gppiep.html
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