python解决线性规划求最优解,python解非线性规划问题

　　说明

　　1.定义问题并确定决策变量、目标函数和约束条件。

　　2.模型构建：通过问题描述建立数学方程，转化为标准的数学模型。

　　3.求解模型，使用标准模型的优化算法求解模型，得到优化结果。

　　实例

　　如果不等式大于或等于1，则应转换为小于或等于：-2X1 5X2-X3=-10。

　　importnumpyasnp

　　fromscipyimportoptimizeasop

　　NP . set _ print options(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)以上是处理python线性编程问题的步骤。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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