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[经验]

Python中的线性编程：直接教程分享

2020-9-11 17:55:32

2740 python 编程

2

　　线性编程是最常见的优化技术之一。它具有广泛的应用范围，并且经常用于运筹学，工业设计，计划等，并且还在不断增加。Python中的线性编程并没有像机器学习那样被大肆宣传，但是它是可以通过具有线性关系的决策变量，来解决问题。这是一个快速实用的Python中的线性教程www.zpedu.com/it/rjyf/12772.html。下面让我们来详细了解一下这些内容吧。

　　决策变量

　　在PuLP中，通过以下方式定义决策变量：

　　变量= LpVariable(“ variableName”)

复制代码

　　有时我们需要为变量提供界限(默认为无界限)，在这种情况下，我们将编写以下内容：

　　var = LpVariable(“ boundedVariableName”，lowerBound，upperBound)

复制代码

　　在PuLP中定义变量的另一种有用方法是使用dicts函数。在我们需要定义大量相同类型和范围的变量的情况下，这很有用，variableNames是字典的键列表：

　varDict = LpVariable.dicts(“ varDict”，variableNames，lowBound，upBound)

复制代码

　　因此，根据先前的定义，计算机生产问题的决策变量是我们为每个工厂花费的生产天数：

　　#工厂
　　num_factories = 3个
　　factory_days = LpVariable.dicts(
“factoryDays”，列表(范围(num_factories))，0，30，猫= “连续”)

复制代码

　　解决

　　在定义了线性编程问题中的所有必要条件之后，我们可以调用solve方法，如果解决了该问题，则输出1;如果不可行，则输出-1，这很简单：

　　#解决
　　问题.solve()

复制代码

　　可以通过访问每个变量的varValue属性来获得该问题的解决方案：

　　对于范围(3)中的i：
　　print(f“ Factory {i}：{factory_days [i] .varValue}”)

复制代码

　　结果为以下输出：

　　工厂0：23.076923
　　工厂1：15.384615
　　工厂2：30.0

复制代码

　　在线性编程中，我们假设变量之间的关系是线性的，并且变量本身是连续的。作为本教程的后续，我将介绍混合整数编程，其中变量可以是整数，这将被证明是非常有用的，因为它可用于模拟布尔逻辑。

　　上述就是关于Python中的线性编程：直接教程的全部内容介绍，想了解更多关于Python的信息，请继续关注我们。

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