运用python scipy来求解线性规划问题


运用python scipy来求解线性规划问题,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。最近项目中 香港云主机遇到了一个有意思的技术点,运用线性规划数学模型,求最优解的问题。由于我后台是springcloud,所以我调查到两种实现方式。第一种是运用python的scipy开源库写一个python脚本,然后java后台调用python脚本,求最优解,然后再将结果返回。第二种是运用java中ibm组件Cplex直接求解,但分为收费和免费版,免费版决策变量限制为1000个,但也够了。找jar包和dll费劲点。发现他们俩算出来的最优解是相同的,但各个决策变量不太相同。这里记录一下运用python求解的方法。项目中的不等式方程组是∑求和形式的,这里就手动打码先假设决策变量的数量为 5 * 3 个,经过化简后得到多元一次不等式组如下:上面这些是根据我自己的项目得到的不等式组,可以根据自己的项目来做相应改动。需要注意的点:一、在定义不等式左端和右端矩阵时,默认不等式都是小于等于的,可以先将不等式反转。要不就直接取相反数(我就是)。类似这段中不等式左端和右端在定义矩阵时都取了相反数:二、在定义不等式左端和右端矩阵时,先将决策变量位置对齐,要是对齐的位置上没有就用0替代。对齐后的不等式:三、在求解时默认计算最小值,如果想计算最大值就加一个负号,算出来的值把负号去掉就是最大值。类似这段中的 -c:看完上述内容是否对您有帮助呢?如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章,请关注开发云行业资讯频道,感谢您对开发云的支持。

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