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运筹优化学习26:Python求解线性规划问题入门手册

基础入门示例

线性规划python手册01:基本概念介绍

线性规划python手册02:一些例子

线性规划python手册04:使用pulp包解LP

线性规划手册05:使用Cplex的OPL语言解LP

可用的资源

线性规划和混合整数线性规划是非常重要的主题。如果您想了解更多关于它们的知识,而且要比在这里看到的东西要学得多,那么您可以找到很多资源。以下是一些入门指南:

Gurobi Optimization是一家提供具有Python API的非常快速的商业求解器的公司。它还提供有关线性规划和混合整数线性规划的宝贵资源,包括以下内容:

如果您想学习优化理论,那么这里有很多数学书籍。以下是一些受欢迎的选择:

这只是现有功能的一部分。线性规划和混合整数线性规划是流行且广泛使用的技术,因此您可以找到无数资源来帮助加深您的理解。

常见的求解器

就像有很多资源可以帮助您学习线性规划和混合整数线性规划一样,也有很多具有Python包装器的求解器。以下是部分清单:

其中一些库(例如Gurobi)包括其自己的Python包装器。其他人则使用外部包装器。例如,您看到可以使用PuLP访问CBC和GLPK。

结论

您现在知道什么是线性规划以及如何使用Python解决线性规划问题。您还了解到Python线性规划库只是本机求解器的包装。当求解程序完成其工作时,包装程序将返回解决方案状态,决策变量值,松弛变量,目标函数等。
在本教程中,您学习了如何:

  • 定义代表您的问题的模型
  • 创建一个Python程序进行优化
  • 运行优化程序以找到问题的解决方案
  • 检索优化结果

您将SciPy与它自己的求解器一起使用,并将PuLP与CBC和GLPK一起使用,但是您还了解到还有许多其他的线性规划求解器和Python包装器。现在,您准备好进入线性规划的世界!

 

 

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