使用Python语言替代AMPL建模流程说明

1. # Import PuLP modeler functions   
2. from pulp import *   
3.   
4. # A new LP problem   
5. prob = LpProblem("test1", LpMinimize)   
6.   
7. # Variables   
8. # 0 <= x <= 4   
9. x = LpVariable("x", 0, 4)   
10. # -1 <= y <= 1   
11. y = LpVariable("y", -1, 1)   
12. # 0 <= z   
13. z = LpVariable("z", 0)   
14. # Use None for  /- Infinity, i.e. z <= 0 -> LpVariable("z", None, 0)   
15.   
16. # Objective   
17. prob  = x   4*y   9*z, "obj"  
18. # (the name at the end is facultative)   
19.   
20. # Constraints   
21. prob  = x y <= 5, "c1"  
22. prob  = x z >= 10, "c2"  
23. prob  = -y z == 7, "c3"  
24. # (the names at the end are facultative)   
25.   
26. # Write the problem as an LP file   
27. prob.writeLP("test1.lp")   
28.   
29. # Solve the problem using the default solver   
30. prob.solve()   
31. # Use prob.solve(GLPK()) instead to choose GLPK as the solver   
32. # Use GLPK(msg = 0) to suppress GLPK messages   
33. # If GLPK is not in your path and you lack the pulpGLPK module,   
34. # replace GLPK() with GLPK("/path/")   
35. # Where /path/ is the path to glpsol (excluding glpsol itself).   
36. # If you want to use CPLEX, use CPLEX() instead of GLPK().   
37. # If you want to use XPRESS, use XPRESS() instead of GLPK().   
38. # If you want to use COIN, use COIN() instead of GLPK(). In this last case,   
39. # two paths may be provided (one to clp, one to cbc).   
40.   
41. # Print the status of the solved LP   
42. print "Status:", LpStatus[prob.status]   
43.   
44. # Print the value of the variables at the optimum   
45. for v in prob.variables():   
46.     print v.name, "=", v.varValue   
47.   
48. # Print the value of the objective   
49. print "objective=", value(prob.objective) 
    

补充：Web开发 , Python ,

上一个：Pytho Trac的权限控制的核心代码讲解
下一个：使用Python编写脚本抓取黄历代码