Python Linprog, чтобы максимизировать объективную функцию ⇐ Python

[Anonymous]

Прошло много времени с тех пор, как я это сделал, поэтому я немного ржавым, но уравнение: < /p>

max t(C)*x
s.t. Ax

И у меня есть моя < /strong> матрица ограничений, которая составляет (1448x1359): < /p>

[[ 1. 1. 0. ..., 0. 0. 0.]

...,

[ 0. 0. 0. ..., 1. 1. 1.]]
< /code>

Тогда у меня есть привязка b < /strong> (1448x1): < /p>

[ 1. 1. 7. ..., 2. 1. 2.]
< /code>

и моя объективная функция, которая будет максимизирована, что является вектором из одного (1359,1). < /p>

Теперь в других пакетах моя максимизированная целевая функция составляет 841, однако с использованием linprog: < /p>

res = linprog(c=OBJ_N, A_ub=A, b_ub=b, options={"disp": True})
< /code>

он успешно оптимизирован до -0.0, поэтому мне интересно, использую ли я правильную команду в Python и правильно имею свои ограничения? Я переписал сейчас (поменялся C и B и транспонировал A, чтобы минимизировать). < /p>

# (max t(C)*x s.t. Ax

Тем не менее, я получаю «Сообщение:« Оптизация не удалась. Невозможно найти возможную отправную точку ». < /p>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/331 ... e-function