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Python数学模型进行线性规划求解（一）

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线性规划求解方法

线性规划的解题过程主要涉及两个核心要素，即目标函数（最大值或最小值）以及约束条件（满足条件），在实际运算过程中，通常需要将其转换为MATLAB所支持的标准格式

MATLAB用于求解的代码如下：

复制代码 
    [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)
    LB,UB分别为x的上界和下界
    
    AI写代码ruby
    
    运行

本问题采用Python语言进行求解，其过程需依赖于scipy与numpy这两个库所提供的功能支持：

复制代码 
    from scipy import optimize
    import numpy as np
    
    #求解函数
    res = optimize.linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)
    #目标函数最小值
    print(res.fun)
    #最优解
    print(res.x)
    
    AI写代码ruby
    
    运行

以下为所给线性规划问题的求解示例

code:

复制代码 
    #导入包
    from scipy import optimize
    import numpy

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