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当需要解决优化问题时,线性规划是一种常用的方法。它可以在给定一组线性约束条件下,最大化或最小化线性目标函数。在Python中,可以使用cvxpy和scipy这两个库来实现线性规划。 cvxpy:cvxpy是一个用于凸优化问题的Python库,可以轻松地定义和求解各种数学问题,包括线性规划问题。它提供了一种简洁的方式来定义优化问题,并且能够利用底层的数学求解器来解决这些问题。 scipy:scipy库也提供了线性规划的功能,可以使用linprog函数来求解。它可以解决标准形式的线性规划问题,即最小化形式为 c^T * x 的目标函数,其中 x 是变量,c 是系数向量,同时满足 A_ub * x <= b_ub 和 A_eq * x == b_eq 的约束条件。 9 X/ z' @7 v( P
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