淺談Python數學建模之線性規劃
線性規劃 （Linear Programming，LP） 是很多數模培訓講的第一個算法，算法很簡單，思想很深刻。
線性規劃問題是中學數學的內容，雞兔同籠就是一個線性規劃問題。數學規劃的題目在高考中也經常出現，有直接給出線性約束條件求線性目標函數極值，有間接給出約束條件求線性目標函數極值，還有已知約束條件求非線性目標函數極值問題。
因此，線性規劃在數學建模各類問題和算法中確實是比較簡單的問題。下面我們通過這個比較簡單、也比較熟悉的問題，分析一下數學模型問題的方法、算法和學習方案。探討這些容易混淆的概念，也便于大家理解本系列教程的初衷和特色。
1.1、線性規劃問題的求解方法解決線性規劃問題有很多數學方法，例如：
圖解法， 用幾何作圖的方法并求出其最優解，中學就講過這種方法，在經濟學研究中十分常用； 矩陣法， 引進松弛變量將線性規劃問題轉換成增廣矩陣形式后逐次求解， 是單純性法之前的典型方法； 單純性法， 利用多面體在可行域內逐步構造新的頂點來不斷逼近最優解，是線性規劃研究的里程碑，至今仍然是最重要的方法之一； 內點法，通過選取可行域內部點沿下降方向不斷迭代來達到最優解，是目前理論上最好的線性規劃問題求解方法； 啟發式方法，依靠經驗準則不斷迭代改進來搜索最優解 ，如貪心法、模擬退火、遺傳算法、神經網絡。雖然不同的求解方法都是面對線性規劃問題，也就必然會殊途同歸，但它們在思想上就存在著本質區別，在求解方法和步驟上也就完全不同。
不夸張地說，對于很多小白，學沒學過單純性法，對于學習啟發式方法可能完全沒有區別。
這意味著什么呢？這就是說，對于非數學專業的同學，對于學習數學建模的同學，針對每一類問題，完全沒必要學習各種解決方法。即便是數學專業的同學，也不可能在數模學習期間把各種方法都學會。
對于小白，本文推薦選擇較為通用、相對簡單（思路簡單、程序簡單）的方法來進行學習，沒必要貪多求新。
1.2、線性規劃的最快算法算法，跟方法有什么不同呢？
算法的定義是“解題方案的準確而完整的描述”，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。
我對“方法”的理解是思想方法，是求解問題總體框架，而“算法”是具體和明確的實現步驟，在計算機編程中相當于詳細的流程圖。
在每一種方法的基本思想和方案提出后，往往都會有很多變形、改進和發展的算法。極少的改進算法具有實質貢獻而成為主流的經典算法，即便如此往往也只是性能、效率上的提升，對于求解數模競賽中的問題基本沒有影響。
而絕大多數改進算法只是針對某些特殊情況、特殊問題（自稱）有效，常用于大量的灌水論文。對于數學建模來說，學習基本算法或者目前的經典算法就足夠了，不需要聽信改進算法中自稱的優點，那都是莆田系的廣告。
有一種例外情況，就是一些算法是有適用范圍和限制條件的。舉個例子，內點法的基本算法不能處理等式約束，最短路徑問題中 Dijkstar算法不能處理負權邊。這種情況下如果選錯算法，問題是無法求解的。所以對我們來說，搞清楚算法的適用范圍，比理解算法本身更重要。
回到本節的標題，對于線性規劃問題，什么算法是最快的呢？答案是：猜。不是讓你猜，而是說求解線性規劃問題，猜起來比較快。不是開玩笑，我是認真的。
佐治亞理工學院彭泱教授在 2021年計算機理論頂會 SODA2021 獲得最佳論文（Best paper award at ACM-SIAM symposium on discrete algorithms 2021），正是研究線性規劃問題的求解——“Solving sparse linear systems faster than matrix multiplication”，所用的全新思路是：猜，反復猜，迭代猜。
當然，猜起來比較快只是在某些特殊條件下才有效的，至于在什么條件下猜，怎么猜，這不是我們所要關心，所能理解的問題了。只是以此說明，簡單的問題也有復雜的情況，每個問題都有很多求解的思路、方法和算法。
1.3、選擇適合自己的編程方案編程方案是我杜撰的術語。我所要表達意思是，在選擇了求解方法和算法以后，是自己按照算法步驟一步步編程實現，或者找到例程調試使用，還是調用第三方工具包/庫函數來完成呢？
首先，對于學習數學建模、參加數模競賽，不建議自己按照算法步驟去編程。我們在《01.新手必讀》中討論過這個問題，對于數學小白兼計算機小白，這樣做既不可行也沒必要；即使你愿意挑戰自我去試試，那其實已經是走在學習另一門計算機或算法課程的路上了。
其次，要不要找到例程自己調試、使用？很多數模培訓就是這么說，這么做的，而且把這些收集的例程當作核心機密吸引同學。我不反對這樣做，這種學習方法對于理解算法、提高編程能力很有幫助；但是并不推薦這樣做，原因是：
（1）我認為學習數學建模、參加數模競賽，重點應該放在識別問題、分析問題、解決問題，能使用算法和編程就足夠了；
（2）第三方庫與例程沒有本質區別，第三方庫就是經典的、規范的、標準化的例程，既然選擇例程為什么不選擇優秀的例程——第三方庫呢？
（3）大部分例程都存在很多問題，即使調試通過仍然有很多坑，而且新手難以識別。
所以我是明確推薦優選直接使用第三方庫來解決問題，這也是 Python 語言“不要重復造輪子”的思想。
進一步地，很多工具包/庫函數都能實現常用的算法，應該如何選擇呢？
如果你對某個工具包已經很熟悉，又能實現所要的算法，這當然是理想的選擇。如果你是小白，就跟著我走吧。
本系列選擇第三方工具包的原則是：
（1）優選常用的工具包；
（2）優選通用功能的工具包和函數（例如，最好既能實現線性規劃，又能實現整數規劃、非線性規劃）；
（3）優選安裝簡單、使用簡單、配置靈活的工具包；
（4）優選兼模型檢驗、圖形繪制的工具包。
二、PuLP庫求解線性規劃問題2.1、線性規劃問題的描述線性規劃是研究線性等式或不等式約束條件下求解線性目標函數的極值問題，常用于解決資源分配、生產調度和混合問題。
一般線性規劃問題的標準形式為：
滿足所有約束條件的解，稱為線性規劃問題的可行解；所有可行解構成的集合，稱為可行域。
使目標函數達到最小值的解，稱為最優解。
線性規劃問題的建模和求解，通常按照以下步驟進行：
問題定義，確定決策變量、目標函數和約束條件； 模型構建，由問題描述建立數學方程，并轉化為標準形式的數學模型； 模型求解，用標準模型的優化算法對模型求解，得到優化結果。很多 Python 的第三方包，都提供求解線性規劃問題的算法，有的工具包還提供整數規劃、非線性規劃的算法。例如：
Scipy 庫提供了解簡單線性或非線性規劃問題，但是不能求解如背包問題的0-1規劃問題，或整數規劃問題，混合整數規劃問題。 PuLP 可以求解線性規劃、整數規劃、0-1規劃、混合整數規劃問題，提供多種針對不同類型問題的求解器。 Cvxpy 是一種凸優化工具包，可以求解線性規劃、整數規劃、0-1規劃、混合整數規劃、二次規劃和幾何規劃問題。此外，SKlearn、DOcplex、Pymprog 等很多第三方工具包也都能求解線性規劃問題。
2.2、PuLP 求解線性規劃問題的步驟例題 1：
下面以該題為例講解 PuLP 求解線性規劃問題的步驟：
（0）導入 PuLP庫函數
import pulp
（1）定義一個規劃問題
MyProbLP = pulp.LpProblem('LPProbDemo1', sense=pulp.LpMaximize)
pulp.LpProblem 是定義問題的構造函數。
'LPProbDemo1'是用戶定義的問題名（用于輸出信息）。
參數 sense 用來指定求最小值/最大值問題，可選參數值：LpMinimize、LpMaximize 。本例 “sense=pulp.LpMaximize” 表示求目標函數的最大值。
（2）定義決策變量
x1 = pulp.LpVariable(’x1’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’) x2 = pulp.LpVariable(’x2’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’)x3 = pulp.LpVariable(’x3’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’)
pulp.LpVariable 是定義決策變量的函數。’x1’ 是用戶定義的變量名。
參數 lowBound、upBound 用來設定決策變量的下界、上界；可以不定義下界/上界，默認的下界/上界是負無窮/正無窮。本例中 x1,x2,x3 的取值區間為 [0,7]。
參數 cat 用來設定變量類型，可選參數值：’Continuous’ 表示連續變量（默認值）、’ Integer ’ 表示離散變量（用于整數規劃問題）、’ Binary ’ 表示0/1變量（用于0/1規劃問題）。
（3）添加目標函數
MyProbLP += 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 # 設置目標函數
添加目標函數使用 '問題名 += 目標函數式' 格式。
（4）添加約束條件
MyProbLP += (2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10) # 不等式約束MyProbLP += (x1 + 3*x2 + x3 <= 12) # 不等式約束MyProbLP += (x1 + x2 + x3 == 7) # 等式約束
添加約束條件使用 '問題名 += 約束條件表達式' 格式。
約束條件可以是等式約束或不等式約束，不等式約束可以是 小于等于 或 大于等于，分別使用關鍵字'>='、'<='和'=='。
（5）求解
MyProbLP.solve()print('Status:', pulp.LpStatus[MyProbLP.status]) # 輸出求解狀態for v in MyProbLP.variables(): print(v.name, '=', v.varValue) # 輸出每個變量的最優值print('F(x) = ', pulp.value(MyProbLP.objective)) #輸出最優解的目標函數值
solve() 是求解函數。PuLP默認采用 CBC 求解器來求解優化問題，也可以調用其它的優化器來求解，如：GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，但需要另外安裝。
2.3、Python例程：線性規劃問題例程 1：求解線性規劃問題
import pulpMyProbLP = pulp.LpProblem('LPProbDemo1', sense=pulp.LpMaximize) # 求最大值x1 = pulp.LpVariable(’x1’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’) x2 = pulp.LpVariable(’x2’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’) x3 = pulp.LpVariable(’x3’, lowBound=0, upBound=7, cat=’Continuous’) MyProbLP += 2*x1 + 3*x2 - 5*x3 # 設置目標函數MyProbLP += (2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10) # 不等式約束MyProbLP += (x1 + 3*x2 + x3 <= 12) # 不等式約束MyProbLP += (x1 + x2 + x3 == 7) # 等式約束MyProbLP.solve() # youcans@xuptprint('Status:', pulp.LpStatus[MyProbLP.status]) # 輸出求解狀態for v in MyProbLP.variables(): # youcans print(v.name, '=', v.varValue) # 輸出每個變量的最優值print('Max F(x) = ', pulp.value(MyProbLP.objective)) #輸出最優解的目標函數值
例程 1 運行結果：
Welcome to the CBC MILP Solver
Version: 2.9.0
Build Date: Feb 12 2015
Status: Optimal
x1 = 6.4285714
x2 = 0.57142857
x3 = 0.0
Max F(x) = 14.57142851
例程01 程序說明：
用 PuLP 庫求解線性規劃問題，可以選擇求最大值或最小值，可以按照問題的數學描述，直接輸入目標函數、等式約束和不等式約束，不等式約束可以選擇 <= 或 >=，不需要進行轉換。這中方式簡單直觀，非常適合初學者掌握。 對于較大規模線性規劃問題， PuLP 庫支持用字典類型（dict）建立多個變量，設置目標函數和約束條件。三、小結求解線性規劃問題的方法非常簡單，本文實際上并未講解具體的算法。
希望通過對求解方法、算法和編程方案的講解，闡明作者對于數學建模學什么、怎么學的理解，也使讀者能了解本系列教程的特點：本教程不打算詳細講解各種算法的具體方法，重點介紹如何使用第三方包實現算法、解決問題。
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