根据实际要求写出约束条件(正负性,资源约束等)
线性规划的约束条件针对不同的问题有不同的形式,总结来说有以下三种:等式约束、不等式约束、符号约束
image.png
Step1: 导入相关库
import...=np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]]) # 不等式约束系数A,2x3维矩阵
B_ub=np.array([-10,12]) # 等式约束系数b, 2x1维列向量
A_eq=np.array...:导入相关库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
Step2:使用函数的形式表示目标和约束
# 定义目标函数
def objective...x1=(0,None)
#定义目标函数系数
c=np.array([-0.05,-0.27,-0.19,-0.185,-0.185])
#定义不等式约束条件左边系数...A = np.hstack((np.zeros((4,1)),np.diag([0.025,0.015,0.055,0.026])))
#定义不等式约束条件右边系数
b=a*np.ones