Pyhton中的单纯型LP值

Question

使用python求解线性编程孔洞，目标是一个值：x

互联网你好，

我在试图在python中自动化的过程遇到

麻烦从Excel中找到 Simplex LP方法当时解决一个问题非常有用，但是我需要解决1000或更多问题，所以我真的想节省我的时间

纸浆，这是很好的纸浆但是，只有当您想最大化或最小化目标函数时，我需要将其均衡到一个值：的值，

所以问题是：

我需要将付款分为3个债务，但是我无法进行部分付款，

我认为我可以以目标（总产品）等于付款的方式将布尔（1或0）的债务乘以债务

，以便付款的钱只能偿还我可以完全覆盖

求解器的 债务像这样的作品

solver excel Input

，它提供了正确的方法来分割付款

solver excel输出

所以我需要为python做同样的事情，也许有一个秘密功能可以帮助我解决这个问题或Sympy或其他图书馆，IDK我非常感谢您的帮助

import pandas as pd

data = [['Debt1', 100, 400, True], ['Debt2', 200, 400, True], ['Debt3', 300, 400, True]]

# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['Debt', 'Amount', 'Payment', 'Boolean'])
df

    Debt    Amount  Payment Boolean
0   Debt1   100     400     True
1   Debt2   200     400     True
2   Debt3   300     400     True

Answer 1

我想如何做，这是代码

bills = [100, 200, 300]
payment=400
c=0
ceros=[0]* len(rets) 
lista = [item for sublist in zip(ceros, bills) for item in sublist]+[0]      
##Divide payment
payment_div = [] 
for n in range(1, len(bills) + 1):  
    for combination in it.combinations(lista, len(bills)): 
        if c > 1000000: 
            break 
#Some times with different and many values in bills it'd end in infinite loop, break is for exit
            payment_div=[] 
        else: 
            c=c+1 
            if sum(combination) == payment: 
                payment_div.append(combination) 
#Payment div will have all the possible combinations, if empty then there's no possible combinations that equal the x value 
if not payment_div: 
    print("No possible combinations")
else: #This will find the best matching combination to the original bills list
    divi=set(payment_div) 
    divis=list(divi) 
    counts=[] 
    for i in range (len(divis)): 
        div=divis[i] 
        counti=sum(div == bills for div, bills in zip(div, bills)) 
        counts.append(counti) 
    maxx=max(counts) 
    maxind=[index for index, value in enumerate(counts) if value == maxx] 
    for n in range (len(maxind)): 
        op=divis[maxind[n]] 
print(op)

output: (100, 0, 300)