這是在lingprog配方中結合了下界行的包裝紙.注意,更多的錯誤捕獲是必要的(例如,每個A矩陣的列數必須相等),這并不意味著它是可靠的實現.為了正確進行錯誤捕獲,建議您瀏覽linprog source code.

from scipy.optimize import linprog

import numpy as np

def linprog_lb_wrapper(c, A_ub=None, b_ub=None, A_lb=None, b_lb=None, A_eq=None, b_eq=None, \

bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None):

if A_lb is None:

res = linprog(c, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq, bounds, method, callback, options)

return res

elif (b_lb is None) or (len(b_lb) != len(A_lb)):

# catch the error here

print('Error')

A_ub_new, b_ub_new = np.array(A_ub), np.array(b_ub)

A_lb_new, b_lb_new = np.array(A_lb), np.array(b_lb)

A_lb_new *= -1.

b_lb_new *= -1.

A_ub_new = np.vstack((A_ub_new, A_lb_new))

b_ub_new = np.vstack((b_ub_new, b_lb_new))

res = linprog(c=c, A_ub=A_ub_new, b_ub=b_ub_new, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, \

method=method, callback=callback, options=options)

return res

def test():

c = [0, 0, 0]

A_ub = [[4, 6, 7], [56, 3, 27]]

b_ub = [40, 6450]

A_lb = [[7, 4, 9], [17, 9, 2.5]]

b_lb = [750, 3540]

bounds = ((None, None), (None, None), (None, None))

res = linprog_lb_wrapper(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_lb=A_lb, b_lb=b_lb, bounds=bounds)

print(res)

test()

請注意,對于您提出的實例,沒有可行的解決方案(我也與其他求解器進行了檢查,并獲得了不可行的證明).

我希望這有幫助.

該代碼可以通過here測試.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python不等式编程_python-指定大于scipy中的不等式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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