python解决线性规划求最优解,python非线性规划求解

　　说明

　　1.图解法，用几何作图法求最优解。

　　我在中学的时候讲过这个方法，在经济研究中非常常用。

　　2.矩阵方法，引入松弛变量。

　　将线性规划问题转化为增广矩阵形式，然后逐步求解，这是simplicity方法之前的典型方法。

　　3.简约法，利用多面体在可行域内逐步构造新的顶点，不断逼近最优解。

　　它是线性规划研究的里程碑，至今仍是最重要的方法之一。

　　4.内点法。

　　选取可行域内的点，沿下降方向迭代达到最优解，是目前理论上线性规划问题的最优解。

　　5.启发法。

　　不断迭代完善经验准则，寻找最优解，如贪婪方法、模拟退火、遗传算法、神经网络等。

　　单纯法实例

　　Importnumpyasnp#导入相应的库。

　　importsys

　　:

　　while max(list(d[0][:-1]))0:

　　l=列表(d[0][:-2])

　　Jnum=l.index(max(l))#变成下标

　　m=[]

　　外国范围(bn):

　　ifd[i][jnum]==0:

　　m.append(0。)

　　else:

　　m.append(d[i][-1]/d[i][jnum])

　　inum=m . index(min([xforxinm[1:]ifx！=0]))#转出下标

　　S[inum-1]=jnum#更新基本变量

　　d[inum]/=d[inum][jnum]

　　外国范围(bn):

　　ifi！=inum:

　　d[i]-=d[i][jnum]*d[inum]

　　defprintSol :

　　(cn-1):

　　ifiins:

　　print( x str(I)=% . 2f % d[s . index(I)1][-1])

　　else:

　　print(x str(i) =0.00 )

　　print( objective is % . 2f %(-d[0][-1]))以上是python线性规划的解法。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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