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Python中的线性编程:直接教程分享

2020-9-11 17:55:32  198 python 编程
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  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:
  1.   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:
  1.   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:
  1.  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:
  1. <p>  #工厂</p>
  2. <p>  num_factories = 3个</p>
  3. <p>  factory_days = LpVariable.dicts(
  4. “factoryDays”,列表(范围(num_factories)),0,30,猫= “连续”)</p>
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:
  1. <p>  #解决</p>
  2. <p>  问题.solve()</p>
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:
  1. <p>  对于范围(3)中的i:</p>
  2. <p>  print(f“ Factory {i}:{factory_days [i] .varValue}”)</p>
复制代码
  结果为以下输出:
  1. <p>  工厂0:23.076923</p>
  2. <p>  工厂1:15.384615</p>
  3. <p>  工厂2:30.0</p>
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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