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参考书籍：《数学建模与数学实验-张敬信》参考文章
🤔 一个简单的开头
本文主要介绍优化算法中的线性规划模型，及其python和matlab实现方法，以及相关拓展问题。
📝线性规划模型
（一）基本概念
（就是高中的线性规划问题，可以直接跳过看代码。）
线性规划问题的目标函数及约束条件均为线性函数；约束条件记为 s.t.(即 subject to)。目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以 是小于号也可以是大于号。
（二）标准形式
（三）python代码
例题：
函数：scipy.optimize.linprog(c,A_ub=None,b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None)
没有安装scipy库的，需要先安装
可以用镜像网站安，参考文章
输出：
（四）matlab代码
（五）运输问题（产销平衡）&指派问题
1、可以转化为线性规划的问题
（1）带绝对值的规划问题:引入ui与vi变量
例题：
（这里python代码没有解决未知数取值范围如何表示，所以只写了matlab代码。）
matlab代码：
（2）含最大值或最小值的“伪线性规划”问题
（3）线性回归问题
2、运输问题（产销平衡）：康——希表上作业法
3、可用线性规划解决的指派问题
（2）求解一般指派问题的匈牙利算法：
（3）指派问题的计算机求解
整数规划问题的求解可以使用 Lingo 等专用软件。对于一般的整数规划问题，无法 直接利用 Matlab 的函数，必须利用 Matlab 编程实现分枝定界解法和割平面解法。但对 于指派问题等 0−1整数规划
问题，可以直接利用 Matlab 的函数 bintprog
进行求解。
例题：
matlab解法：
lingo程序
（四）对偶理论与灵敏度分析
🤗总结归纳
参考文章
致谢：
有什么问题欢迎到评论区讨论~
- 作者:昕昕丶未来不是梦
- 链接:https://pisce.buzz/article/log011
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
