线性规划标准形式：MATLAB

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线性规划求解主要分 两个部分，目标函数（max，min）和约束条件（s.t.），求解时一般要化为MATLAB标准形式：

求解用到的模块（scipy 和 numpy）：

fromscipyimportoptimizeimportnumpyasnp

例题：

转换成标准系数格式：

c=[2,3,-5]A=[[-2,5,-1],[1,3,1]]b=[-10,12]Aeq=[[1,1,1]]beq=[7]x1=(0,None)x2=(0,None)x3=(0,None)

LP求解函数：

#-*-coding:utf-8-*-#导入包fromscipyimportoptimizeimportnumpyasnpdefLP(m='',clist=[],Alist=[],blist=[],Aeqlist=[],beqlist=[],all_x=()):#c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONSc=np.array(clist)A=np.array(Alist)b=np.array(blist)Aeq=np.array(Aeqlist)beq=np.array(beqlist)#求解ifm=='min':res=optimize.linprog(c,A,b,Aeq,beq,bounds=all_x)fun=res.funx=res.xelse:res=optimize.linprog(-c,A,b,Aeq,beq,bounds=all_x)fun=-(res.fun)x=res.xreturnfun,x

main函数，方便其它调用：

#-*-coding:utf-8-*-importLPimportsysif__name__=='__main__':m=sys.argv[1]clist=list(eval(sys.argv[2]))Alist=list(eval(sys.argv[3]))blist=list(eval(sys.argv[4]))Aeqlist=list(eval(sys.argv[5]))beqlist=list(eval(sys.argv[6]))all_x=tuple(eval(sys.argv[7]))r=LP.LP(m=m,clist=clist,Alist=Alist,blist=blist,Aeqlist=Aeqlist,beqlist=beqlist,all_x=all_x)print(r)

说明： （1）因为系统参数传入的都是字符串格式，所以main文件中，将传入参数都转换成列表。

（2）标准是最小值，如果是最大值，c应该换成-c

最后执行结果：


红圈里就是最大值，和最优解。


C#调用，参考：

https://blog.csdn.net/qq_42063091/article/details/82418630