SciPy優化算法

Question

我需要用Python解決一個優化任務。 任務如下：

面料生產書桌，椅子，局和櫥櫃。爲了生產這種材料，可以使用兩種類型的板。織物有1500米。第一類和1000米。秒。織物有800名員工。應該生產什麼樣的面料和多少錢才能獲得最大的利潤？

的輸入值如下：

|    |   Products    | 
|    | Desk | Chair | Bureau | Cupboard | 
|--------------|------|-------|--------|----------| 
| Board 1 type | 5 | 1  | 9  | 12  | 
| Board 2 type | 2 | 3  | 4  | 1  | 
| Employees | 3 | 2  | 5  | 10  | 
| Profit  | 12 | 5  | 15  | 10  | 

不幸的是，我沒有在解決優化任務的經驗，所以我甚至不知道從哪裏開始。我做了什麼：

1. 我發現了sciPy優化軟件包，它可以解決這類問題。
2. 我對我的功能有一些關於輸入和輸出的看法。投入量應該是每種產品的量，產出應該是利潤。但資源（董事會，員工）的選擇也可能不同。這影響了算法的實現。

您能給我至少任意方向哪兒去了？謝謝！

編輯： 基本上@Balzola是正確的。這是一個簡單的算法。該任務可以通過使用SciPy.optimize.linprog解決方案來解決，該解決方案使用單工。

Answer 1

典型https://en.wikipedia.org/wiki/Simplex_algorithm

貌似SciPy的可以做到這一點： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#nelder-mead-simplex-algorithm-method-nelder-mead