scipy包中的單純形算法python

Question

我正在閱讀python的Scipy包中提供的Simplex Algorithm的文檔，但最後在documentation page中顯示的示例解決了最小化問題。而我想做最大化。如果我們可以使用這個包進行最大化，如何改變參數以執行最大化？

Answer 1

每最大化問題可以通過-1的C-向量乘以轉化爲最小化問題：假設你有從documentation的2變量的問題，而是要最大限度地c=[-1,4]

from scipy.optimize import linprog 
import numpy 
c = numpy.array([-1, 4]) # your original c for maximization 
c *= -1 # negate the objective coefficients 
A = [[-3, 1], [1, 2]] 
b = [6, 4] 
x0_bnds = (None, None) 
x1_bnds = (-3, None) 
res = linprog(c, A, b, bounds=(x0_bnds, x1_bnds)) 
print("Objective = {}".format(res.get('fun') * -1)) # don't forget to retransform your objective back! 

輸出

>>> Objective = 11.4285714286