如何显示纸浆中定义的(原始)线性程序的对偶

时间:2018-02-04 08:16:26

标签: python python-3.x linear-programming pulp

关于堆栈溢出的第一个问题...喜欢这个网站...

我在Python上使用PuLP。基于输入变量,目标函数和约束,我试图查看与初始LP问题(原始)的最优解相关联的双变量/值。我在搜索文档时遇到问题,我只是想清楚一点。有没有办法用纸浆做这个?下面的示例代码显示了原始的输入。

注意:我编辑了我的问题,要求双重要求双重结果(基于反馈)。

注2:根据反馈进一步编辑以澄清说明。

import pulp
lpProb = pulp.LpProblem("example", pulp.LpMinimize)
x1 = pulp.LpVariable("x1", 0, None, pulp.LpContinuous)
x2 = pulp.LpVariable("x2", 0, None, pulp.LpContinuous)
x3 = pulp.LpVariable("x3", 0, None, pulp.LpContinuous)
lpProb += 3*x1 + 4*x2 + 2*x3
lpProb += x1 + 2*x2 + x3 >= 42
lpProb += 5*x1 + 7*x2 + 4*x3 >= 68
lpProb.solve()
print(pulp.LpStatus[lpProb.status])
for i in lpProb.variables():
    print("Variable {0} = {1}".format(i.name, i.varValue))
print("Objective function z = {0}".format(pulp.value(lpProb.objective)))

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

@StuartMitchell在对该问题的评论中提出了以下建议。它打印每个约束的名称,双值和松弛。

for name, c in list(lpProb.constraints.items()):
    print(name, ":", c, "\t", c.pi, "\t\t", c.slack)