1. 简介

　　线性规划是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。Python中有许多第三方的工具可以解决这类问题，这里介绍常用的pulp工具包。pulp能够解包括整数规划在内的绝大多数线性规划问题，并且提供了多种solver，每种solver针对不同类型的线性规划问题有更好的效果。
　　关于pulp工具包的详细介绍，请参见pulp官网。

2. 安装

　　在Ubuntu14.04上安装非常简单，使用pip工具直接安装就可以使用了。

pip install pulp

3. 使用流程

　　我们解决线性规划问题一般是通过以下三个步骤。

1.列出约束条件及目标函数
2.画出约束条件所表示的可行域
3.在可行域内求目标函数的最优解及最优值

　　使用pulp工具包，我们只需要做第一步即可，使用pulp提供的API提供目标函数及约束条件就可以直接求解，非常方便。
　

4.常用的API

1. LpProblem类
LpProblem(name='NoName', sense=LpMinimize)
构造函数，用来构造一个LP问题实例，其中name指定问题名（输出信息用)，
sense值是LpMinimize或LpMaximize中的一个，用来指定目标函数是求极大值还是极小值。

solve(solver=None, **kwargs)
在对LpProblem添加完约束条件后，调用该函数进行求解，如果不是求解特定的整数规划问题，solver一般使用默认即可。

2. LpVariable类
LpVariable(name, lowBound=None, upBound=None, cat='Continuous', e=None)
构造函数，用来构造LP问题中的变量，name指定变量名，lowBound和upBound是下界和上界，
默认分别是负无穷到正无穷,cat用来指定变量是离散(Integer,Binary)还是连续(Continuous)。

dicts(name, indexs, lowBound=None, upBound=None, cat='Continuous', indexStart=[])
用来构造变量字典，可以让我们不用一个个地创建Lp变量实例。name指定所有变量的前缀,
index是列表，其中的元素会被用来构成变量名，后面三个参数和LbVariable中的一样。

3. lpSum(vector)
计算一个序列的值，使用lpSum求解比普通的sum函数要快得多。

5. 实例

　　官网上给出了三个实例，这里采用第一个实例，配料分配的问题，这是一个经典的动态规划问题。

　　有家公司要生产猫粮，猫粮的配料有chicken, beef, mutton,rice, wheat，gel。它们的成本分别是$0.013, $0.008,$0.010,$0.002, $0.005, $0.001为了满足营养标准，每100g成品必须至少有8gProtein，6gfat，但是不超过2g的fibre以及0.4g的salt。下面是营养成分表。

python求解rsa python求解线性规划_线性规划

define:
x1:100g猫粮中chicken的含量
x2:100g猫粮中beef的含量
x3:100g猫粮中mutton的含量
x4:100g猫粮中rice的含量
x5:100g猫粮中wheat的含量
x6:100g猫粮中gel的含量

objective:
min(0.013*x1+0.008*x2+0.01*x3+0.002*x4+0.005*x5+0.001*x6)

s.t.
x1,x2,x3,x4,x5,x6 >= 0
0.100*x1+0.200*x2+0.150*x3+0.000*x4+0.040*x5+0.000*x6 >= 8.0
0.080*x1+0.100*x2+0.110*x3+0.010*x4+0.010*x5+0.000*x6 >= 6.0
0.001*x1+0.005*x2+0.003*x3+0.100*x4+0.150*x5+0.000*x6 <= 2.0
0.002*x1+0.005*x2+0.007*x3+0.002*x4+0.008*x5+0.000*x6 <= 2.0

用pulp解决该问题的代码如下

#-*- coding:utf-8 -*-
from pulp import *

Ingredients = ['CHICKEN', 'BEEF', 'MUTTON', 'RICE', 'WHEAT', 'GEL']
costs = {'CHICKEN': 0.013, 
         'BEEF': 0.008, 
         'MUTTON': 0.010, 
         'RICE': 0.002, 
         'WHEAT': 0.005, 
         'GEL': 0.001}

proteinPercent = {'CHICKEN': 0.100, 
                  'BEEF': 0.200, 
                  'MUTTON': 0.150, 
                  'RICE': 0.000, 
                  'WHEAT': 0.040, 
                  'GEL': 0.000}

fatPercent = {'CHICKEN': 0.080, 
              'BEEF': 0.100, 
              'MUTTON': 0.110, 
              'RICE': 0.010, 
              'WHEAT': 0.010, 
              'GEL': 0.000}

fibrePercent = {'CHICKEN': 0.001, 
                'BEEF': 0.005, 
                'MUTTON': 0.003, 
                'RICE': 0.100, 
                'WHEAT': 0.150, 
                'GEL': 0.000}

saltPercent = {'CHICKEN': 0.002, 
               'BEEF': 0.005, 
               'MUTTON': 0.007, 
               'RICE': 0.002, 
               'WHEAT': 0.008, 
               'GEL': 0.000}

#创建问题实例，求最小极值
prob = LpProblem("The Whiskas Problem", LpMinimize)

#构建Lp变量字典，变量名以Ingr开头，如Ingr_CHICKEN，下界是0
ingredient_vars = LpVariable.dicts("Ingr",Ingredients,0)

#添加目标方程
prob += lpSum([costs[i]*ingredient_vars[i] for i in Ingredients])

#添加约束条件
prob += lpSum([ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) == 100
prob += lpSum([proteinPercent[i] * ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) >= 8.0
prob += lpSum([fatPercent[i] * ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) >= 6.0
prob += lpSum([fibrePercent[i] * ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) <= 2.0
prob += lpSum([saltPercent[i] * ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) <= 0.4

#求解
prob.solve()
#查看解的状态
print("Status:", LpStatus[prob.status])
#查看解
for v in prob.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)
#另外一种查看解的方式
# for i in Ingredients:
#   print(ingredient_vars[i],"=",ingredient_vars[i].value())