单纯形法python

单纯形法（simplex method）是一种用于线性规划问题的求解算法。下面是一个使用Python实现单纯形法的示例代码：

import numpy as np

def simplex(c, A, b):
    m, n = A.shape
    B = np.eye(m)
    N = np.eye(n)
    x = np.zeros(n)
    y = np.zeros(m)
    
    while True:
        B_inv = np.linalg.inv(B)
        c_B = c @ B_inv
        r = c - c_B @ A
        
        if np.all(r >= 0):
            break
        
        q = np.argmin(r)
        d = B_inv @ A[:, q]
        
        if np.all(d <= 0):
            return "Unbounded"
        
        ratios = np.divide(b, d)
        p = np.argmin(ratios)
        
        x[p] = ratios[p]
        y = np.zeros(m)
        y[p] = 1
        
        B[:, p] = A[:, q]
        N[:, q] = A[:, p]
        
    return x

# 示例用法
c = np.array([3, 2, 0, 0])
A = np.array([[1, -1, 1, 0], [3, 1, 0, 1]])
b = np.array([1, 2])

x = simplex(c, A, b)
print(x)

在上面的示例中，c是目标函数的系数向量，A是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的右侧值。函数simplex返回线性规划问题的最优解。如果问题无界，则返回"Unbounded"