最优化之线性规划求解算法之单纯性法的Python实现

1 介绍   本文所提供的单纯形法Python实现，基于sympy和numpy库。使用时请先安装相关库。   优点：可以直接按目标函数和不等式约束的原形式输入。   缺点(BUG)： 所有变量必须>=0 未解决约束条件全为等式情况   注意：对于等式约束，如x1+x2=5 x_1 + x_2 = 5 x1​+x2​=5 其代码输入格式为c0 = (x1+x2, 5) 2 安装相关库 pip install numpy pip install sympy 3 单纯形法Python实现

单纯形求解器 使用单纯形求解线性方程的示例代码。 提供使用单纯形算法（Tableau方法）求解LP的分步说明。 输出原始LaTeX文件。 LaTeX文件可以在编译。 注意：当前，仅支持标准格式的LP。 例子 1.标准格式最大化LP 考虑以下目标函数和约束： 可以通过使用以下参数运行脚本来解决此问题： $ python simplex.py -A " [[2,1],[1,2]] " -b " [4,3] " -c " [1,1] " -p max 2.标准格式最小化LP 考虑以下目

用于竞争性编程的C ++算法/数据结构库 政策 在任何平台上均可“复制并粘贴然后运行” C ++ 11友好（用于topcoder SRM） 没有宏，例如REP(i, n) 易于记住长时间未使用的代码 .hpp / .h文件的简洁用法 更少的代码长度 主动引入非必要代码（例如用于2D网格的UnionFind）以实现快速交流 环境： 基于GitHub Actions的CI在以下环境中运行： C ++ 11（GCC）： g++ -std=c++11 -Wall -O2 -fsplit-stack