如何在Python线性规划中正确设置上下界？linprog参数报错求解

你的错误是因为linprog的bounds参数格式不对——它要求为每个决策变量单独指定(下界, 上界)的二元组，最终组成一个长度等于变量数的列表（这里是4个变量，所以列表要有4个二元组）。你之前把所有下界打包成一个元组、所有上界打包成另一个元组再放进列表，相当于给了2个4元素的元组，完全不符合要求。

两种修改方法： #

• 方法1：手动构造每个变量的上下界对
  直接为每个变量写出对应的(下界, 上界)：

  bounds = [(0, 6500), (0, 8200), (0, 2300), (0, 1000)]
  

• 方法2：用zip自动配对（更高效）
  利用Python的zip函数，把lb和ub中对应位置的元素自动配对，生成符合要求的结构：

  bounds = list(zip(lb, ub))
  

修改后的完整代码： #

from scipy.optimize import linprog

f = [612.03, 619, 617.13, 923]
A = [[-94, -96, -94.3, -118.6],
     [-83.7, -83, -87.6, -89.7],
     [1.02, 0.51, 0, 0],
     [203.9, 214.5, 27.88, 78.2],
     [53.6, 70.7, 71.5, 5.95],
     [14.9, 0, 0, 0],
     [35.1, 73.7, 0, 0],
     [0, 0, 0, 34.7],
     [0, 0, 0, 100]]
b = [-95 * 8000, -85 * 8000, 8000, 210 * 8000, 90 * 8000, 18 * 8000, 35 * 8000, 2.7 * 8000, 5 * 8000]
Aeq = [[1, 1, 1, 1]]
beq = [8000]
lb = (0, 0, 0, 0)
ub = (6500, 8200, 2300, 1000)
# 修改bounds的构造方式
bounds = list(zip(lb, ub))
x = linprog(c=f, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=Aeq, b_eq=beq, bounds=bounds)
print(x)

额外说明： #

如果某个变量没有下界（允许负无穷）或上界（允许正无穷），可以用None代替对应的边界值，比如某个变量下界不限、上界为1000，就写(None, 1000)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bogdan Doicin