python中是否有线性优化模型的实现，它允许显式定义变量的类型。例如，我希望我的变量只是整数。我可以在R中使用lpSolve时定义：
set.type(model, 1:18,type = "integer")
但我需要在python中构建线性优化模型。
有一个scipy的linprog实现，但它不允许定义我的变量类型。
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由于IP（整数规划）和LP（线性规划）是用非常不同的算法解决的，因此某些求解器不允许混合使用（IMO）是合法的：IP具有指数复杂性和LP多项式复杂度。你的问题是MILP（混合整数线性规划）因此具有指数复杂性，所以你需要一个MILP solver for Python。但请注意，如果引入许多整数变量，即使是小问题实例也可能变得很难解决。根据文档，Scipy的linprog只是一个LP求解器。
顺便说一下，它还有python interface to lpsolve和另一个看起来更新的界面pylpsolve。我尝试了pylpsolve，并且能够从github repo中克隆并安装它，你可以看一下这个函数（根据我之前说的，你会注意到这些名字令人困惑......）
>>> from pylpsolve import LP
>>> help(LP.setInteger)