lp_solve是否会改变约束条件以寻找可行解？

lp_solve不会改变约束条件以寻找可行解。它是一个线性规划求解器，会尝试找到满足约束条件的可行解，而不会修改约束条件。

以下是一个使用lp_solve库来解决线性规划问题的代码示例：

import lp_solve

# 创建线性规划问题
lp = lp_solve('lp_solve')
lp.set_add_rowmode(True)

# 添加变量
lp.add_column([1, 3, 6], var_type='I')  # var_type参数表示变量类型，'I'表示整数变量

# 添加约束条件
lp.add_constraint([1, 0, 4], 'LE', 5)  # 'LE'表示小于等于
lp.add_constraint([2, -1, 3], 'GE', 2)  # 'GE'表示大于等于

# 设置目标函数
lp.set_obj_fn([1, -2, 3])

# 求解线性规划问题
lp.solve()

# 获取解
solution = lp.get_variables()

# 打印解
for i, var in enumerate(solution):
    print(f'x{i+1} = {var}')

# 获取目标函数值
obj_value = lp.obj_value()

print(f'Objective value: {obj_value}')

这个示例中，我们首先创建了一个lp_solve对象并设置了问题的名称。然后，我们使用add_column方法添加了三个变量，并使用add_constraint方法添加了两个约束条件。最后，我们使用set_obj_fn方法设置了目标函数，并通过solve方法求解线性规划问题。

求解器找到可行解后，我们可以使用get_variables方法获取解，并使用obj_value方法获取目标函数的值。最后，我们打印出解和目标函数值。

请注意，此示例仅用于演示lp_solve库的使用方法，并不是一个实际的线性规划问题。实际问题中，您需要根据具体的问题定义变量、约束条件和目标函数。