第 12 类 RD Sharma 解决方案 – 第 30 章线性规划 – 练习 30.2 | 设置 1

介绍

这个程序是为了解决RD Sharma的第12类问题中的线性规划题目的解法而设计的。具体来说，这个程序解决了第30章中的练习30.2题目，题目要求是在给定的约束条件下找到线性规划问题的最优解。

使用方法

要使用该程序，你需要遵循以下步骤：

1. 将题目中给出的线性规划问题的数据输入程序。这些数据通常包括线性方程的系数、约束条件和目标函数。
2. 程序将根据输入的数据计算出线性规划问题的最优解。
3. 程序将输出结果，包括最优解的数值和变量值。

代码示例

以下是一个使用该程序解决线性规划问题的示例代码片段：

from rd_sharma_solver import linear_programming

# 输入线性规划问题的数据
coefficients = [5, 3] # 线性方程的系数
constraints = [[2, 3, "<=", 7], [5, 1, "<=", 10]] # 约束条件
objective_function = "maximize" # 目标函数

# 使用线性规划求解器解决问题
result = linear_programming(coefficients, constraints, objective_function)

# 输出结果
print(result)

返回结果

该程序的返回结果是一个包含最优解数值和变量值的字典。以下是一个示例返回结果的代码片段：

{
    "最优解数值": 9.75,
    "变量值": {
        "x1": 1.25,
        "x2": 1.75
    }
}

通过解析返回的结果，你可以获得线性规划问题的最优解。

请注意，这只是一个示例，实际返回结果将根据输入的线性规划问题不同而有所变化。

希望这个程序能够帮助你解决RD Sharma第12类线性规划问题中的练习30.2题目！