版本:
科学度:0.16
问题
我正在尝试优化收益功能(下面的代码),但是输出松弛不会显示正确的结果(红色圆圈),结果将是这样。
最后两个结果相似,但其中一个(120)丢失。不知道为什么
In [3]:
A = np.array([[1,0],[0,1],[1,2]])
In [4]:
# dispo
b = [60, 50, 120]
bounds = ([1,None],[1,None])
In [5]:
c = np.array([80, 120])
In [10]:
sol = linprog(-c, A, b, bounds=bounds)
In [17]:
sol
Out[17]:
status: 0
slack: array([ 0., 20., 0., 59., 29.])
nit: 5
success: True
fun: -8400.0
message: 'Optimization terminated successfully.'
x: array([ 60., 30.])
为了更好的上下文link to gist
最佳答案
您在桌子上看错地方了。 linprog将sol.x
计算为“Producción”行中的值。它不会返回您圈出的列中的值,但是您可以轻松地自己计算它们。
关于python - 线性编程松弛输出大于输入,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/32890485/