SciPy优化算法

Question

我需要用Python来解决优化任务。任务如下：

织物生产桌子、椅子、桌布和橱柜。为了生产这种材料，可以使用两种类型的纸板。布料有1500米。第一类，1000米。第二名。公司拥有800名员工。什么应该生产面料和获得最大的利润多少？

输入值如下：

|              |           Products               |
|              | Desk | Chair | Bureau | Cupboard |
|--------------|------|-------|--------|----------|
| Board 1 type | 5    | 1     | 9      | 12       |
| Board 2 type | 2    | 3     | 4      | 1        |
| Employees    | 3    | 2     | 5      | 10       |
| Profit       | 12   | 5     | 15     | 10       |

不幸的是，我没有解决优化任务的经验，所以我甚至不知道从哪里开始。我所做的：

1. 我找到了sciPy优化包，可以解决这类问题。
2. 我对我的功能的输入和输出有一些看法。每种产品的投入量和被认为是利润的产出。但资源的选择(董事会、员工)也可能有所不同。这影响了算法的实现。

你能至少告诉我方向吗？谢谢!

编辑:基本上@巴尔佐拉是对的。这是一个单纯形算法。该任务可以通过使用SciPy.optimize.linprog解决方案来解决，该解决方案在引擎盖下使用单纯形。

Answer 1

典型算法

看上去枕木可以做到：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html#nelder-mead-simplex-algorithm-method-nelder-mead