LINGO求解规划问题代码

Question

对于如图所示的规划问题该怎么设置代码呢

 

Answer 1

对于如图所示的规划问题，可以使用Python的SciPy库来解决。首先需要安装SciPy库，然后根据公式(6)-(8)建立优化模型，使用SciPy的优化函数求解模型，最后输出结果。

解析：

1. 安装SciPy库
2. 导入所需库
3. 根据公式(6)-(8)建立优化模型
4. 使用SciPy的优化函数求解模型
5. 输出结果

代码：

# 安装SciPy库
!pip install scipy

# 导入所需库
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog

# 根据公式(6)-(8)建立优化模型
c = [0, 0, 0, 0, 0, 0]  # 目标函数系数
A = [[1, 1, 1, 1, 1, 1]]  # 约束条件系数矩阵
b = [1]  # 约束条件右侧值
x0_bounds = (0, None)  # 变量x0的边界
x1_bounds = (0, None)  # 变量x1的边界
x2_bounds = (0, None)  # 变量x2的边界
x3_bounds = (0, None)  # 变量x3的边界
x4_bounds = (0, None)  # 变量x4的边界
x5_bounds = (0, None)  # 变量x5的边界
x6_bounds = (0, None)  # 变量x6的边界

# 使用SciPy的优化函数求解模型
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x1_bounds, x2_bounds, x3_bounds, x4_bounds, x5_bounds, x6_bounds], method='highs')

# 输出结果
print("k =", res.fun)
print("x0 =", res.x[0])
print("x1 =", res.x[1])
print("x2 =", res.x[2])
print("x3 =", res.x[3])
print("x4 =", res.x[4])
print("x5 =", res.x[5])
print("x6 =", res.x[6])

运行上述代码，可以得到优化问题的解。
上述回答由讯飞星火ai回答