Python中pupl的基础操作

1. 安装Pupl

conda install --channel https://conda.anaconda.org/conda-forge pulp

注：如果直接使用 conda install pulp 或是 pip install pulp 总是出现如下错误，使用以上操作可以成功安装。（借鉴自：https://blog.csdn.net/winter_python/article/details/108085295）

2. 基础操作

2.1 样例

import pulp
MyProbLP = pulp.LpProblem("LPProbDemo1", sense=pulp.LpMaximize)
x1 = pulp.LpVariable('x1', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')
x2 = pulp.LpVariable('x2', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')
x3 = pulp.LpVariable('x3', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')
MyProbLP += 2*x1 + 3*x2 - 5*x3      # 设置目标函数
MyProbLP += (2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10)  # 不等式约束
MyProbLP += (x1 + 3*x2 + x3 <= 12)  # 不等式约束
MyProbLP += (x1 + x2 + x3 == 7)  # 等式约束
MyProbLP.solve()
print("Status:", pulp.LpStatus[MyProbLP.status]) # 输出求解状态
for v in MyProbLP.variables():print(v.name, "=", v.varValue)  # 输出每个变量的最优值
print("F(x) = ", pulp.value(MyProbLP.objective))  #输出最优解的目标函数值
#= 关注 Youcans，分享原创系列 https://blog.csdn.net/youcans =

（样例借鉴自：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/89950877）

2.2 设置优化方向

最大化

MyProbLP = pulp.LpProblem("LPProbDemo1", sense=pulp.LpMaximize)

最小化

MyProbLP = pulp.LpProblem("LPProbDemo1", sense=pulp.LpMinimize)

2.3 写入目标函数

MyProbLP += 2*x1 + 3*x2 - 5*x3  # 设置目标函数

2.4 变量设置：01变量

x = LpVariable("x",cat='Binary')

2.5 变量设置：整数变量

x = LpVariable("x",cat='Integer')

2.6 变量设置：连续变量

x = pulp.LpVariable('x', cat='Continuous')

2.7 变量设置：变量上下限

x = pulp.LpVariable('x', lowBound=0, upBound=7, cat='Continuous')

2.8 写入不等式约束

MyProbLP += (x1 + 3*x2 + x3 <= 12)  # 不等式约束

2.9 写入等式约束

MyProbLP += (x1 + x2 + x3 == 7)  # 等式约束

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