遇到了个问题，使用pulp库来求解线性规划问题，目标函数用带走绝对值，运行时候会报错，应该怎么解决
关于线性规划目标函数带绝对值的求解
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- 2023-04-18 22:46回答 1 已采纳 答案代码如下： import numpy as np # 定义矩阵A A = np.array([[2, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 2]]) # 求逆矩阵 A_inv =
- 2021-07-16 16:21回答 1 已采纳 参考一下：https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79234275https://blog.csdn.net/linshen1213/art
- 2022-03-28 20:03回答 1 已采纳 fmincon默认是求最小值，你需要求解的是最大值，所以目标函数f中应该取个负号。
- 2023-07-05 16:34Nikel_Chieh的博客 【代码】带有绝对值的数学线性规划问题（Scipy）
- 2022-08-10 18:18回答 2 已采纳 你看2787行的三个条件，一个一个在代码中测试，找到那个是假，然后去搜一下我这里没有opencv的包，所以没法试
- 2021-02-06 22:30回答 2 已采纳 matlab x1 = [1 2 3 4 5 6]'; x2 = [.2 .4 .8 .9 1.1 2.1]'; X = [x1 x2]; f = [ 3.3079 6.6358 10.31
- 2021-09-27 13:03回答 1 已采纳 三个未知数四个代数式，容易无解。所以先用前三个求出解，带入验证。 import numpy as np A=np.array([[1,2,-3], [2,3,1],
- 2021-01-31 15:50Luo199561的博客 代码中，beq对应题目中的b，应该是[12 1 -1/2]。 思想很简单，原本四个未知数，由于在目标函数里面都带了绝对值，现在设两倍也就是8个未知数来求解。
- 2023-01-31 11:42回答 4 已采纳 可以尝试将 w[0] = bias 改为 weight[0] = bias。
- 2021-09-23 21:33回答 2 已采纳 你好，可以这样！令x=[y1,y2,y3,epsilon]现在就是要目标函数是epsilon = 0*x(1)+0*x(2)+0*x(3)+1*x(4)最小不等式约束和等式约束分别为： 化成代码 A
- 2022-03-21 13:04回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_43905191/article/details/104677945?utm_source=app&app_version=5.2.1&co
- 2022-11-14 17:09夺笋123的博客 求解线性规划问题的若干种方法
- 2021-04-12 23:26回答 2 已采纳 只有5个元素，分别是0,1,2,3,4，下标为5超出了上限，请检查一下代码。
- 2018-08-15 20:44Reclusiveman的博客 这一篇我们来讨论把某些问题转化为线性规划进行求解，并且举一个实际的例子来操作一下。 可以转化成线性规划问题的情况 1.min |x1|+|x2|+|x3|+……|xn| s.t. Ax <= b 像这种情况，我们要转化为标准的...
- 2022-04-25 22:02Star_.的博客 python求解线线性规划问题 在python里使用scipy这个包来求解 from scipy import optimize import numpy as np # 确定c A B Aeq Beq c = np.array([2, 3, -5]) A = np.array([[-2, 5, -1], [1, 3, 1]]) B = np.array...
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