Python二次规划和线性规划使用实例 二次规划和线性规划使用实例 主要介绍了Python二次规划和线性规划使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具 有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 这篇文章主要介绍了Python二次规划和线性规划使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一 定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 对于二次规划（quadratic programming）和线性规划（Linear Programming）问题 MATLAB里是有quadprog函数可以直接用来解决二次规划问题的，linprog函数来解决线性规划问题。Python中也有很多库用 来解决，对于二次规划有CVXOPT, CVXPY, Gurobi, MOSEK, qpOASES 和 quadprog； 对于线性规划有Gurobi，PuLP， cvxopt。 目前发现quadprog进行pip install quadprog不成功，而cvxopt成功了，就先说cvxopt的使用。 安装 conda install -c conda-forge cvxopt 安装非常顺利 使用 cvxopt有自己的matrix格式，因此使用前得包装一下 对于二次规划： def cvxopt_solve_qp(P, q, G=None, h=None, A=None, b=None): P = .5 * (P + P.T) # make sure P is symmetric args = [cvxopt.matrix(P), cvxopt.matrix(q)] if G is not None: args.extend([cvxopt.matrix(G), cvxopt.matrix(h)]) if A is not None: args.extend([cvxopt.matrix(A), cvxopt.matrix(b)]) sol = cvxopt.solvers.qp(*args) if 'optimal' not in sol['status']: return None return np.array(sol['x']).reshape((P.shape[1],)) 对于线性规划： def cvxopt_solve_lp(f, A, b): #args = [cvxopt.matrix(f), cvxopt.matrix(A), cvxopt.matrix(b)] #cvxopt.solvers.lp(*args) sol = cvxopt.solvers.lp(cvxopt.matrix(f), cvxopt.matrix(A), cvxopt.matrix(b)) return np.array(sol['x']).reshape((f.shape[0],)) 参考： Quadratic Programming in Python Linear Programming in Python with CVXOPT cvxopt.org 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。