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這篇文章主要講解了“python線性規劃問題怎么處理”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“python線性規劃問題怎么處理”吧！
說明
1、問題定義，確定決策變量、目標函數和約束條件。
2、模型構建，由問題描述建立數學方程，轉化為標準形式的數學模型。
3、模型求解，用標準模型的優化算法對模型進行求解，得到優化結果。
實例
不等式1為大于等于，應該轉換為小于等于：-2X1 + 5X2 - X3 <= -10
import numpy as np from scipy import optimize as op np.set_printoptions(suppress=True) z = np.array([2, 3, -5]) A_up = np.array([[-2, 5, -1], [1, 3, 1]]) B_up = np.array([-10, 12]) A_eq = np.array([1, 1, 1]) B_eq = np.array([7]) x1 = (0, 7) x2 = (0, 7) x3 = (0, 7) res = op.linprog(-z, A_up, B_up, A_eq, B_eq, bounds=(x1, x2, x3)) print(res)
感謝各位的閱讀，以上就是“python線性規劃問題怎么處理”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對python線性規劃問題怎么處理這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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