第 12 类 RD Sharma 解决方案 – 第 30 章线性规划 – 练习 30.2 |设置 2

简介

该解决方案提供了 RD Sharma 第 12 类的第 30 章 - 线性规划练习题 30.2 的解答。线性规划是一种数学优化技术，可用于在给定的约束条件下寻找最优解。这个解决方案是为程序员开发的，旨在帮助他们更好地理解和实现 RD Sharma 教材中的数学问题。

练习题描述

• 练习题：30.2
• 设置：2

解决方案

下面是练习题 30.2 设置 2 的解决方案示例代码片段：

```python
from scipy.optimize import linprog

# 定义问题的目标函数系数
c = [7, 5]

# 定义线性不等式约束矩阵
A = [[-2, -3],
     [-1,  1],
     [ 1,  0]]

# 定义线性不等式约束右边向量
b = [-15, 5, 10]

# 定义变量的范围
x_bounds = (0, None)
y_bounds = (0, None)

# 求解线性规划问题
result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x_bounds, y_bounds])

# 输出最优解
print('最优解:', result.x)
print('最优值:', result.fun)
```python

## 解决方案说明
这个解决方案使用线性规划库中的 `linprog` 函数来求解给定的线性规划问题。首先，我们定义了问题的目标函数系数 `c`，线性不等式约束矩阵 `A`，线性不等式约束右边向量 `b`，以及变量的范围。然后，我们调用 `linprog` 函数，并传入这些参数来求解最优解。

最后，我们输出了最优解和最优值，即问题的最优解和最优目标函数值。

请注意，这只是一个解决方案的示例代码片段，可能需要根据具体的问题进行修改和调整。