当我解决线性规划问题时,如下式,我希望x的结果全部是int类型
考虑以下问题:
最小化:f = -1*x[0] + 4*x[1]
服从于:
-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
最佳答案
来自docs :
method : str, optional Type of solver. At this time only ‘simplex’ is supported.
Simplex 无法处理完整性约束,因此您还无法使用 scipy.optimize.linprog 解决整数规划问题。您可以尝试其他库,例如 PuLP , Pyomo或 CVXOPT .
关于python - 如何使用 scipy.optimize.linprog 获得整数解?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39101137/