python解决线性规划求最优解,python线性规划模型求解

　　主要介绍了Python二次规划和线性规划的应用实例，并通过样本代码进行了非常详细的介绍，对大家的学习和工作有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。

　　关于二次规划和线性规划问题

　　在MATLAB中，quadprog函数直接用于求解二次规划问题，linprog函数用于求解线性规划问题。Python也有很多库，包括CVXOPT、CVXPY、Gurobi、MOSEK、qpOASES和quadprog对于二次规划；线性规划包括Gurobi、PuLP和cvxopt。

　　如果发现当前四足程序的pip安装四足不成功，但是cvxopt成功，那么先说cvxopt。

　　固定

　　conda install-cc onda-forcecvxopt

　　安装非常顺利。

　　使用

　　Cvxopt有自己的矩阵格式，所以使用前必须包装。

　　对于辅助计划：

　　defcvxopt_solve_qp(p，q，G=None，h=None，A=None，b=None)):

　　p=.5*(pp.t ) #确保P是对称的

　　args=[cvxopt.matrix(q(p)，cvxopt.matrix ) q]

　　如果G不是None:

　　args.extend([cvxopt.matrix(h(g)，cvxopt.matrix ) h ) ]

　　如果A不为None:

　　args.extend([cvxopt.matrix(b(a)，cvxopt.matrix ) b ) ]

　　sol=cvxopt。Solvers.qp(*Args)).

　　如果“最佳”不在sol [“状态”]:

　　不返回

　　returnNP。Array(sol(x))(。重塑))(。形状) )、)

　　对于线性规划：

　　EFcvxopt_solve_LP(f，a，b):

　　#args=[cvxopt.matrix(f)、cvx opt.matrix (a)、cvx opt.matrix (b ) ] ]

　　#cvxopt。Solvers.LP(*Args).

　　sol=cvx opt . solvers . LP(cvx opt . matrix(f)、cvx opt.matrix (a)、cvx opt.matrix (b))

　　returnNP。Array(sol(x))(。重塑))(。形状)，)

　　参考：

　　以上是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。另外，请支持。

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