✨ Python求解线性规划问题 ✨
发布时间：2025-03-27 10:02:27来源：
线性规划是一种重要的数学优化方法，广泛应用于生产调度、资源分配等领域。想用Python轻松搞定这类问题吗？今天就来聊聊如何用代码实现！
首先，你需要安装`scipy`库，它提供了强大的`optimize.linprog`函数。导入库后，只需定义目标函数和约束条件即可。例如：你想最大化利润，但受到原材料和时间限制怎么办？简单！将它们写成矩阵形式，传入函数就好啦！💡
举个栗子：假如你有两类产品A和B，每单位利润分别为5元和4元，制作需要1小时和2小时，总工时不能超过8小时。代码如下：
```python
from scipy.optimize import linprog
c = [-5, -4] 利润负号表示最大化
A = [[1, 2]] 约束条件
b = [8] 工时限制
x0_bounds = (0, None) A的数量非负
x1_bounds = (0, None) B的数量非负
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x1_bounds])
print(res.x) 输出最优解
```
是不是超简单？快试试吧！💪
Python 线性规划 数学优化
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