在这里，我们将给大家分享关于Python混合整数线性规划的知识，让您更了解python混合整数规划的本质，同时也会涉及到如何更有效地C/C++和python混合编程-1、javaweb中java和py

在这里，我们将给大家分享关于Python混合整数线性规划的知识，让您更了解python 混合整数规划的本质，同时也会涉及到如何更有效地C/C++和python混合编程-1、java web中java和python混合使用、Matlab 整数线性规划问题模型代码、MATLAB学习（七）求解优化问题：线性规划 非线性规划 拟合与插值 多目标规划的内容。

• Python混合整数线性规划（python 混合整数规划）
• C/C++和python混合编程-1
• java web中java和python混合使用
• Matlab 整数线性规划问题模型代码
• MATLAB学习（七）求解优化问题：线性规划 非线性规划 拟合与插值 多目标规划

Python混合整数线性规划（python 混合整数规划）

C/C++和python混合编程-1

C/C++中或者unity或者cocos2d等中，通常嵌入Lua脚本语言来进行游戏开发。

在这里可以C/C++中嵌入式python脚本来辅助游戏开发。可以采用 boost::python和Python C-API来进行。

step：下载python 2.7 x64，boost 1.6.0 VS2015 安装，并且正确设置python环境变量。

step：新建python脚本  1.py      print("Hello, World!")

step：添加boost.python库，编写C++代码：

#include "boost/python.hpp"
int main(int argc, char* argv[])
{
	using namespace boost::python::api;
	using namespace	boost::python;

	Py_Initialize();

	boost::python::exec_file("1.py");
	system("pause");
	return 0;
}

F5运行

注：在这里不是标准嵌入式，还需要依托于本机安装的python环境。

官方标准嵌入式文档   https://www.boost.org/doc/libs/1_65_1/libs/python/doc/html/tutorial/tutorial/embedding.html

java web中java和python混合使用

Matlab 整数线性规划问题模型代码

整数线性规划问题的基本内容

整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下，使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题。其中自变量只能取整数。特别地，当自变量只能取0或者1时，称之为 0-1 整数规划问题。

当目标函数为最小值时，上述问题可以写成如下形式：

$$ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} $$

$$ \text { s.t. } \left{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \ {\mathbf{A}{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}{\mathrm{eq}}} \ {\mathbf{LB} \leqslant \mathbf{X} \leqslant \mathbf{UB}} \\mathbf{X} \text{取整数} \end{array}\right. $$

其中

$F$线性目标函数系数向量

$\mathbf{X}$ 为决策变量向量

$\mathbf{A}$ 为线性不等式系数矩阵

$\mathbf{B}$ 为线性不等式右端常数向量

$\mathbf{A}_\mathrm{eq}$ 为线性等式系数矩阵

$\mathbf{B}_\mathrm{eq}$ 为线性等式右端常数向量

$\mathbf{L B}$ 为决策变量下界向量

$\mathbf{U B}$ 为决策变量上界向量

<br/>

Matlab模型代码

调用形式

[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = intlinprog(F,intcon,A,B,Aeq,Beq,LB,UB) % 统一形式

输入变量

• F为目标函数系数向量
• intcon为整数变量的地址
• A 为不等式约束系数矩阵(注意默认不等式方向为小于等于，若为大于等于，需要将其取相反数)
• B 为不等式右端常数向量(注意默认不等式方向为小于等于，若为大于等于，需要将其取相反数)
• Aeq 为等式约束系数矩阵
• Beq 为等式右端常数向量
• LB 为决策变量下界向量
• UB为决策变量上界向量

在调用时，输入参数不存在时，可以将其输入用 [] 空矩阵表示。

输出变量

• X 为最优解
• FVAL 为最优目标值
• EXITFLAG 为运行结束标志，当等于1时，表示程序收敛于解 X；当等于0时，表示程序运行次数到达最大；当小于0时，说明情况较多
• OUTPUT 为程序迭代次数
• LAMBDA 为解X相关的Largrange乘子和影子价格

<br/>

案例演示

目标函数与约束条件

$$\min z=-3 x_{1}-2 x_{2}-x_{3}$$ $$\text { s. t. }\left{\begin{array}{l}{x_{1}+x_{2}+x_{3} \leq 7} \ {4 x_{1}+2 x_{2}+x_{3}=12} \ {x_{1}, x_{2} \geqslant 0} \ {x_{3}=0\text{ or }1}\end{array}\right.$$

Matlab程序

clc,clear
f = [-3;-2;-1];
intcon = 3; % 整数变量的地址
A = ones(1,3);
B = 7;
Aeq = [4,2,1];
Beq = 12;
LB = zeros(3,1);
UB = [inf;inf;1]; % 只有x(3)取0或者1
[x,fval]= intlinprog(f,intcon,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)

运行结果

x =

         0
    5.5000
    1.0000


fval =

  -12.0000

MATLAB学习（七）求解优化问题：线性规划 非线性规划 拟合与插值 多目标规划

Minf(x)=-5x1  -4x2  -6x3

               x1   -x2    +x3  <=20

             3x1  +2x2 +4x3 <=42

               3x1 +2x2           <=30

            0<=x1,0<=x2,0<=x3

>> c=[-5,-4,-6];
>> A=[1 -1 1
3 2 4
3 2 0];
>> b=[20;42;30];
>> lb=zeros(3,1);
>> [x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(c,A,b,[],[],lb)
Optimization terminated.

x =

    0.0000
   15.0000
    3.0000


fval =

  -78.0000


exitflag =

     1


output = 

         iterations: 6
          algorithm: ''interior-point-legacy''
       cgiterations: 0
            message: ''Optimization terminated.''
    constrviolation: 0
      firstorderopt: 5.8705e-10


lambda = 

    ineqlin: [3x1 double]
      eqlin: [0x1 double]
      upper: [3x1 double]
      lower: [3x1 double]

>> 

function[c,ceq]=mycon(x)
c1=1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2);
c2=-x(1)*x(2)-10;
c=[c1;c2];       % 非线性不等式约束
ceq = [];        % 非线性等式约束

>> optf=@(x) exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);
>> x0=[10;10];lb=[0;0];ub=[inf;inf];
>> options=optimset(''Algorithm'',''active-set'',''Display'',''off'');
>> [x,fval] = fmincon(optf,x0,[],[],[],[],lb,ub,@mycon,options)

x =

         0
    1.5000


fval =

    8.5000

>> 

>> x=0:.1:5;
>> y=sin(x);
>> f=@(b,x)  b(1)*cos(b(2)*x+b(3))+b(4);
>> [a,ss]=lsqcurvefit(f,[1,1,1,1],x,y)

Local minimum found.

Optimization completed because the size of the gradient is less than
the default value of the function tolerance.

<stopping criteria details>


a =

   -1.0000    1.0000    1.5708   -0.0000


ss =

   8.7594e-29

>> xf=0:0.05:8;
yfit=f(a,xf);
plot(xf,sin(xf),''ro'',xf,yfit,''b-'')

>> zf=@(a,x) a(1)*x(:,1).^2+a(2)*x(:,2).^2+a(3) %构造拟合函数类型

zf = 

    @(a,x)a(1)*x(:,1).^2+a(2)*x(:,2).^2+a(3)

>> [X0,Y0]=meshgrid(-2:.2:2);
x0=X0(:);y0=Y0(:);
z0=zf([1,1,-1],[x0,y0]);
>> %用上面的点去拟合估计曲面函数中的参数a:
>> [b,re]=nlinfit([x0,y0],z0,zf,[0,0,0]);
b %显示b，发现恰好是1、1、-1

b =

    1.0000    1.0000   -1.0000

>> [X,Y] = meshgrid(-3:.25:3);Z = peaks(X,Y);
[XI,YI] = meshgrid(-3:.125:3);
ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI);
mesh(X,Y,Z), hold, mesh(XI,YI,ZI+15), hold off
axis([-3 3 -3 3 -5 20])
已锁定最新绘图
>> 

我们今天的关于Python混合整数线性规划和python 混合整数规划的分享已经告一段落，感谢您的关注，如果您想了解更多关于C/C++和python混合编程-1、java web中java和python混合使用、Matlab 整数线性规划问题模型代码、MATLAB学习（七）求解优化问题：线性规划 非线性规划 拟合与插值 多目标规划的相关信息，请在本站查询。