ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ PYTHON

Линейное программирование - это метод оптимизации математических моделей, позволяющий находить максимальное или минимальное значение линейной функции от нескольких переменных при наличии ограничений на эти переменные. В Python есть несколько библиотек для решения задач линейного программирования, включая PuLP, SciPy и CVXOPT.

Одной из наиболее популярных библиотек является PuLP. На примере одной задачи можно показать, как можно использовать PuLP для решения задач линейного программирования в Python.

import pulp# Создание задачи оптимизацииproblem = pulp.LpProblem('Пример задачи', pulp.LpMaximize)# Создание переменныхx = pulp.LpVariable('x', lowBound=0, cat='Continuous')y = pulp.LpVariable('y', lowBound=0, cat='Continuous')# Добавление целевой функцииproblem += 4*x + 3*y, 'Целевая функция'# Добавление ограниченийproblem += 2*x + y <= 100, 'Ограничение 1'problem += x + y <= 80, 'Ограничение 2'problem += x <= 40, 'Ограничение 3'# Решение задачиstatus = problem.solve()# Печать оптимального значения переменныхprint('x:', pulp.value(x))print('y:', pulp.value(y))print('Значение целевой функции:', pulp.value(problem.objective))

Полученное решение показывает, что оптимальные значения переменных равны x=20 и y=60, а значение целевой функции равно 280.

Python. Линейный алгоритм

Решение задачи линейного программирования при помощи надстройки Поиск решения

Python для самых маленьких. Линейные уравнения. Решение задач

#2.4 - Поколение Python курс для начинающих. Ответы и решения. Целочисленная арифметика #1

Линейное программирование Часть 1. Постановка задачи

Python developer собеседование с задачей уровня хард из Яндекса . Ян Желанов

Симплекс метод в Python. Библиотеки: Numpy. Scipy. #симплексметод, #python, #numpy, #scipy

BLGPG-9A9C48693071-24-11-24-01

Новые материалы: