Python 内点法编程入门374

引言内点法是一种优化算法，用于解决线性规划问题。它通过在可行域的内部迭代来工作，避免了单纯形法的顶点移动问题。Python 中有几个可以实现内点法的库，本文将介绍如何使用 CVXPY 库来进行内点法编程。

安装 CVXPY要使用 CVXPY，首先需要安装它：
```python
pip install cvxpy
```

线性规划问题线性规划问题可以表示为：
```
minimize c^T x
subject to:
Ax = 0
```
其中：
* c 是目标函数的系数向量
* A 是约束矩阵
* b 是约束向量
* x 是决策变量向量

内点法在 CVXPY 中的实现使用 CVXPY 求解线性规划问题，只需几行代码：
```python
import cvxpy as cp
# 定义决策变量
x = (n)
# 定义目标函数
c = (n)
objective = (c.T @ x)
# 定义约束
A = ((m, n))
b = (m)
constraints = [A @ x = 0]
# 创建问题并求解
problem = (objective, constraints)
()
# 输出结果
print()
```

例子考虑以下线性规划问题：
```
minimize x1 + 2x2
subject to:
x1 + x2

2024-12-10

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