基于scipy的线性规划

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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。

0 E0 x, Y* y; p/ C- w