scipyのlinprog: 線形計画法
scipyのlinprogは、線形計画法を使用して最適化問題を解決するためのPythonパッケージです。線形計画法は、最小化または最大化を行うための最適化問題を解決するための一般的な方法です。このパッケージは、線形計画法を使用して、最小化または最大化を行うための最適化問題を解決するためのツールを提供します。
scipyのlinprogは、次のような問題を解決するために使用できます。
- 最小化または最大化を行うための最適化問題
- 線形計画法を使用して最適化問題を解決するためのツール
- 線形計画法を使用して最適化問題を解決するためのアルゴリズム
scipyのlinprogを使用するには、次のようなPythonコードを使用します。
from scipy.optimize import linprog
# 目的関数
c = [1, 4, 3]
# 制約条件
A = [[-3, 1, 0], [1, 2, 0]]
b = [6, 4]
# 制約条件の下限と上限
x1_bounds = (None, None)
x2_bounds = (-3, None)
x3_bounds = (None, None)
# 線形計画法を実行
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=(x1_bounds, x2_bounds, x3_bounds))
# 結果を表示
print(res)
上記のコードを実行すると、次のような結果が得られます。
fun: -22.0
message: 'Optimization terminated successfully.'
nit: 3
slack: array([3., 0.])
status: 0
success: True
x: array([10., -3., 0.])
scipyのlinprogを使用すると、最小化または最大化を行うための最適化問題を解決することができます。このパッケージは、線形計画法を使用して最適化問題を解決するためのツールを提供します。Pythonコードを使用して、線形計画法を使用して最適化問題を解決することができます。
