我有一个小尺寸线性程序，限制Ax＆lt; = b和x＆gt; = 0。为了解决这个问题，我一直在使用Python库scipy.optimize.linprog。 从我的n个变量中，我需要知道哪些是基础。
我经常搜索，无法找到解决方法。我也尝试了Pulp库但没有成功。 我对退化实例感兴趣，所以寻找正变量是不够的;有些零变量很可能是基本的。
您知道获取此信息的方法吗？我可以使用任何库，但必须使用Python。
谢谢！
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几乎没有LP解算器不返回包含每个变量和每行（或松弛）的基础状态的数组/向量。不幸的是scipy.optimize.linprog是个例外。我相信如果您查看源代码，您可以找到基础状态数组。纸浆不是解决者，而是建模工具。我不确定Pulp提供的解决方案信息。但您始终可以使用PULP生成MPS文件，并在任何LP解算器中提供该文件。
如果解决方案是非退化的，您可以执行类似
的操作 x(j)>0 => basic
x(j)=0 => non-basic
s(i)>0 => slack is basic
s(i)=0 => slack is non-basic
但是如果解决方案是退化的，我们有一些基本的变量/松弛值为零。