python – 如何使用scipy.optimize.linprog获取整数解？

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 如何使用scipy.optimize.linprog获取整数解？，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含910字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

当我解决线性规划问题时,如下面的公式,我希望x all的结果是int类型

请考虑以下问题：

最小化：f = -1 * x [0] 4 * x [1]

受制于：

-3*x[0] + 1*x[1] <= 6    
1*x[0] + 2*x[1] <= 4    
x[1] >= -3

其中：-inf< = x [0]< = inf 接下来是python编码器

>>> c = [-1, 4]
>>> A = [[-3, 1], [1, 2]]
>>> b = [6, 4]
>>> x0_bounds = (None, None)
>>> x1_bounds = (-3, None)
>>> res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(x0_bounds, x1_bounds),
...               options={"disp": True})
>>> print(res)
Optimization terminated successfully.
Current function value: -11.428571
Iterations: 2
status: 0
success: True
fun: -11.428571428571429
x: array([-1.14285714,  2.57142857])
message: 'Optimization terminated successfully.'
nit: 2

解决方法:

从docs：

method : str, optional Type of solver. At this time only ‘simplex’ is
supported.

Simplex无法处理完整性约束,因此您无法使用scipy.optimize.linprog解决整数编程问题.您可以尝试其他库,如PuLP,Pyomo或CVXOPT.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何使用scipy.optimize.linprog获取整数解？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何使用scipy.optimize.linprog获取整数解？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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