python 规划算法

Python是一种非常流行的编程语言，它也是许多规划算法的主要实现工具之一。规划算法是从数学模型到实际执行的一系列过程，主要用于优化问题的求解，例如生产线规划、车辆路径规划等等。Python提供了许多有用的库来帮助实现这些算法，下面我们就来介绍一些常见的规划算法及其Python实现。

1. 线性规划（Linear Programming）

from scipy.optimize import linprogc = [-1, 4, 7]A = [[1, -1, 2], [2, 1, 1], [-3, 4, 5]]b = [11, 27, 90]res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)print(res)

2. 整数规划（Integer Programming）

from scipy.optimize import linprogc = [-1, 4, 7]A = [[1, -1, 2], [2, 1, 1], [-3, 4, 5]]b = [11, 27, 90]res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=((0, None), )*3, method='interior-point')print(res)

3. 线性规划（Quadratic Programming）

from scipy.optimize import minimizeH = np.array([[2, 1], [1, 2]])f = np.array([-5, -6])A = np.array([[1, 1], [-1, 2], [2, 1]])b = np.array([3, 2, 5])res = minimize(lambda x: 0.5 * x.dot(H).dot(x) + f.dot(x), x0=np.array([0, 0]), bounds=((0, None), (0, None)), constraints=[{
'type': 'ineq', 'fun': lambda x: A.dot(x) - b}
    ], method='SLSQP')print(res)

4. 针对TSP问题的动态规划算法（Dynamic Programming algorithm for Traveling Salesman Problem）

import numpy as npdef tsp_dp(c, start):n = len(c)N = 2**nmemo = np.ones((N, n)) * -1def dp(state, curr):if state == (1

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