python多变量非线性拟合（python线性规划的求解方法）

说明

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、图解法 
  
  
  
  
  
  
  
，用几何绘图的方法 
  
  
  
  
  
  
  
 ，求出最优解 
  
  
  
  
  
  
  
。

中学就讲过这种方法

 


 


 


 


 


 


 


 ，在经济学研究中非常常用 
  
  
  
  
  
  
  
 。

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 、矩阵法 
 
 
 
 
 
 
 
，引入松弛变量

 


 


 


 


 


 


 


 。

将线性规划问题转化为增广矩阵形式 
   
   
   
   
   
   
   
 ，然后逐步解决
 

 

 

 

 

 

 

 ，是简单性法之前的典型方法；

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 、单纯法
 

 

 

 

 

 

 

 
，利用多面体在可行领域逐步构建新的顶点               ，不断逼近最优解 
 
 
 
 
 
 
 
。

是线性规划研究的里程碑 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 ，至今仍是最重要的方法之一；

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、内点法 
   
   
   
   
   
   
   
 。

通过选择可行域内点沿下降方向不断迭代















，达到最佳解决方案                       ，是目前理论上最好的线性规划问题解决方案；

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 、启发法
 

 

 

 

 

 

 

 。

依靠经验准则不断迭代改进 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，搜索最优解























，如贪心法
 

 

 

 

 

 

 

 、模拟退火
 

 

 

 

 

 

 

 
、遗传算法               、神经网络等
 

 

 

 

 

 

 

 
。

单纯法实例

importnumpyasnp#导入相应的库 importsys defsolve(d,bn): whilemax(list(d[0][:-1]))>0: l=list(d[0][:-2]) jnum=l.index(max(l))#转入下标 m=[] foriinrange(bn): ifd[i][jnum]==0: m.append(0.) else: m.append(d[i][-1]/d[i][jnum]) inum=m.index(min([xforxinm[1:]ifx!=0]))#转出下标 s[inum-1]=jnum#更新基变量 d[inum]/=d[inum][jnum] foriinrange(bn): ifi!=inum: d[i]-=d[i][jnum]*d[inum] defprintSol(d,cn): foriinrange(cn-1): ifiins: print("x"+str(i)+"=%.2f"%d[s.index(i)+1][-1]) else: print("x"+str(i)+"=0.00") print("objectiveis%.2f"%(-d[0][-1]))

以上就是python线性规划的求解方法               ，希望对大家有所帮助               。更多Python学习指路：Python基础教程