python求解非线性方程,python解非线性方程组的几种方法

　　本文中，我用Excel解决线性规划问题，我用python解决线性规划问题，我用拉格朗日法解决。

　　首先，用Excel解决线性规划问题

　　建立数据源

　　写出资源分配的三个要素。

　　在excel中设置目标函数

　　根据前面的分析，目标函数是F6区域E2、E6和F2两列数组中对应元素的乘积之和，单元格C10中的input=SUMPRODUCT (E2:E6，F2:F6)。

　　在excel中设置约束

　　加载excel编程解决方案模块

　　选择文件选项加载项开始，然后选中规划求解加载项。点击“确定”按钮。在“数据”菜单下，出现“规划求解”模块(操作过程与加载“数据分析”模块相同)。

　　设置决策变量和目标函数

　　设置约束

　　添加约束1

　　添加约束2

　　添加约束3

　　添加约束4

　　添加约束5

　　添加约束6

　　添加最终结果

　　单击求解获得最终结果。

　　第二，用python解决线性规划问题，设置约束。

　　Scipy库用于求解线性规划的最优解和最大值。

　　#从scipy导入包优化导入numpy为NP #创建矩阵，C为目标函数的矩阵，A_ub为约束左侧形成的矩阵，B_ub为约束右侧，C=NP。Array ([600，800，500，400，300]) A _ UB=NP。数组([100 2000，0，0，0]，[-1，-1，0，0，0]，[1000，2000，400，1000，100]，[-2000，-4000，-3000，-5000，-600]，[1，0，0，0，0，0]，[0，0，0，0，0，0]

　　第三，用拉格朗日法解题。

　　手动解决方案

　　参考拉格朗日乘数法求函数f(x，y，z)在(x，y，z)=0的条件下的极值。该方法(步骤)是：

　　1.Do拉格朗日函数L=f(x，y，z) (x，y，z)，称为拉格朗日乘子；

　　2.求L对x，y，z，的偏导数，得到方程组，求驻点P (x，y，z)；如果这个实际问题的最大值或最小值存在，一般来说只有一个驻点，所以可以求出最大值。

　　用python编程求解# import package from symphony import * #设置变量x，y，z，k=symbols (x，y，z，k) a，b，c=symbols (a，b，C )f=8 * x * y * ZG=x * * 2/a * * 2y * * 2/b * * 2z * * 2/C * * 2-1 #构造拉格朗日函数L=f k*g# Derive dx=diff(L， x) #对x求导. Dy)dz=diff(L，z) #对z print求导( dz=，dz)dk=diff(L，k) #对k print求导( dk=， DK)DX=8 * y * z2 * K * x/a * * 2dy=8 * x * z2 * K * y/b * * 2dz=8 * x * y2 * K * z/c * * 2dk=-1z * * 2/c * * 2Y K])print(m)#变量赋值x=sqrt(3)* a/3y=sqrt(3)* b/3z=sqrt(3)* c/3k=-4 * sqrt(3)* a * b * c/3 #计算值

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