Python数学建模系列（一）：规划问题之线性规划

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前言

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标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，有幸拿过一些国奖、省奖…已保研。目前正在学习C++/Linux/Python
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！

初学Python 小白阶段
文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习
题不在多 学一题 懂一题
知其然 知其所以然！

本文仅从Pyhton如何解决建模问题出发
未对建模思路等进行深一步探索

线性规划

​
线性规划求解需要清晰两部分，目标函数(max, min) 和 约束条件 ，求解前应转化为标准形式：

样例1：求解下列线性规划问题

     m
    
    
     a
    
    
     x
    
    
     z
    
    
     =
    
    
     2
    
    
     
      x
     
     
      1
     
    
    
     +
    
    
     3
    
    
     
      x
     
     
      2
     
    
    
     −
    
    
     5
    
    
     
      x
     
     
      3
     
    
   
   
    max z = 2x_1 + 3x_2 - 5x_3
   
  
 maxz=2x1​+3x2​−5x3​
 
  
   
    
     s
    
    
     .
    
    
     t
    
    
     .
    
    
     =
    
    
     
      {
     
     
      
       
        
         
          
           
            x
           
           
            1
           
          
          
           +
          
          
           
            x
           
           
            2
           
          
          
           +
          
          
           
            x
           
           
            3
           
          
          
           =
          
          
           7
          
         
        
       
      
      
       
        
         
          
           2
          
          
           
            x
           
           
            1
           
          
          
           −
          
          
           5
          
          
           
            x
           
           
            2
           
          
          
           +
          
          
           
            x
           
           
            3
           
          
          
           >
          
          
           =
          
          
           10
          
         
        
       
      
      
       
        
         
          
           
            x
           
           
            1
           
          
          
           +
          
          
           3
          
          
           
            x
           
           
            2
           
          
          
           +
          
          
           
            x
           
           
            3
           
          
          
           <
          
          
           =
          
          
           12
          
         
        
       
      
      
       
        
         
          
           
            x
           
           
            1
           
          
          
           ,
          
          
           
            x
           
           
            2
           
          
          
           ,
          
          
           
            x
           
           
            3
           
          
          
           >
          
          
           =
          
          
           0
          
         
        
       
      
     
    
   
   
     s.t. = \begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 7 \\ 2x_1 - 5x_2 + x_3 >= 10\\ x_1 + 3x_2 + x_3 <= 12\\ x_1,x_2,x_3 >= 0 \end{cases} 
   
  
 s.t.=⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧​x1​+x2​+x3​=72x1​−5x2​+x3​>=10x1​+3x2​+x3​<=12x1​,x2​,x3​>=0​

scipy库求解

涉及知识点

• optimize.linprog

Demo代码

from scipy import optimize
import numpy as np
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
Aeq = np.array([[1,1,1]])
Beq = np.array([7])
res = optimize.linprog(-c,A,B,Aeq,Beq)
res

运行结果

注：x结果为array数组，从左到右依次表示x1 x2 x3…

对很大/小的数不使用科学计数法

np.set_printoptions(suppress=True)

Demo代码

from scipy import optimize
import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
Aeq = np.array([[1,1,1]])
Beq = np.array([7])
res = optimize.linprog(-c,A,B,Aeq,Beq)
res

运行结果

样例2：求解下列线性规划问题

pulp库求解

设计知识点

• LpProblem(name=‘NoName’, sense=LpMinimize)
• solve(solver=None, **kwargs)
• LpVariable(name, lowBound=None, upBound=None, cat=‘Continuous’, e=None)

Demo代码

import pulp as pp
# 目标函数的系数
z =[2,3,1]
a =[[1,4,2],[3,2,0]]
b =[8,6]
aeq =[[1,2,4]]
beq =[101]# 确定最大最小化问题，当前确定的是最大化问题
m = pp.LpProblem(sense=pp.LpMaximize)# 定义三个变量放到列表中
x =[pp.LpVariable(f'x{i}', lowBound=0)for i in[1,2,3]]# 定义目标函数，并将目标函数加入求解的问题中
m += pp.lpDot(z, x)# lpDot 用于计算点积# 设置比较条件for i inrange(len(a)):
    m +=(pp.lpDot(a[i], x)>= b[i])# 设置相等条件for i inrange(len(aeq)):
    m +=(pp.lpDot(aeq[i], x)== beq[i])# 求解
m.solve()# 输出结果print(f'优化结果：{pp.value(m.objective)}')print(f'参数取值：{[pp.value(var)for var in x]}')

运行结果：

注：

• 最优结果为202
• x1 = 101 x2=0 x3=0

样例3.运输问题

Demo代码

import pulp
import numpy as np
from pprint import pprint
deftransportation_problem(costs, x_max, y_max):
    row =len(costs)
    col =len(costs[0])
    prob = pulp.LpProblem('Transportation Proble',sense=pulp.LpMaximize)
    var =[[pulp.LpVariable(f'x{i}{j}',lowBound=0,cat=pulp.LpInteger)for j inrange(col)]for i inrange(row)]# 转为一维
    flatten =lambda x:[y for l in x for y in flatten(l)]iftype(x)islistelse[x]
    prob += pulp.lpDot(flatten(var),costs.flatten())for i inrange(row):
        prob +=(pulp.lpSum(var[i])<= x_max[i])for j inrange(col):
        prob +=(pulp.lpSum([var[i][j]for i inrange(row)])<= y_max[j])
    prob.solve()return{'objective':pulp.value(prob.objective),'var':[[pulp.value(var[i][j])for j inrange(col)]for i inrange(row)]}
costs = np.array([[500,550,630,1000,800,700],[800,700,600,950,900,930],[1000,960,840,650,600,700],[1200,1040,980,860,880,780]])
max_plant =[76,88,96,40]
max_cultivation =[42,56,44,39,60,59]
res = transportation_problem(costs, max_plant, max_cultivation)print(f'最大值为{res["objective"]}')print("各个变量的取值为：")
pprint(res['var'])

运行结果：

说明

运行环境：Vs Code

结语

学习来源：B站及其课堂PPT，对其中代码进行了复现

链接：https://www.bilibili.com/video/BV12h411d7Dm? from=search&seid=5685064698782810720

文章仅作为学习笔记，记录从0到1的一个过程

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