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python中如何實現線性規劃,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
說明
1、圖解法,用幾何繪圖的方法,求出最優解。
中學就講過這種方法,在經濟學研究中非常常用。
2、矩陣法,引入松弛變量。
將線性規劃問題轉化為增廣矩陣形式,然后逐步解決,是簡單性法之前的典型方法;
3、單純法,利用多面體在可行領域逐步構建新的頂點,不斷逼近最優解。
是線性規劃研究的里程碑,至今仍是最重要的方法之一;
4、內點法。
通過選擇可行域內點沿下降方向不斷迭代,達到最佳解決方案,是目前理論上最好的線性規劃問題解決方案;
5、啟發法。
依靠經驗準則不斷迭代改進,搜索最優解,如貪心法、模擬退火、遺傳算法、神經網絡等。
單純法實例
import numpy as np #導入相應的庫 import sys def solve(d,bn): while max(list(d[0][:-1])) > 0: l = list(d[0][:-2]) jnum = l.index(max(l)) #轉入下標 m=[] for i in range(bn): if d[i][jnum] == 0: m.append(0.) else: m.append(d[i][-1]/d[i][jnum]) inum = m.index(min([x for x in m[1:] if x!=0])) #轉出下標 s[inum-1] = jnum #更新基變量 d[inum] /= d[inum][jnum] for i in range(bn): if i != inum: d[i] -= d[i][jnum] * d[inum] def printSol(d,cn): for i in range(cn - 1): if i in s: 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]))
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