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我正在阅读 Python 的 Scipy 包中提供的 Simplex Algorithm 的文档，但本文档页面最后显示的示例正在解决最小化问题。而我想做最大化。如果我们可以使用此包进行最大化，如何更改参数以执行最大化？

我正在使用 PYOMO 以 CPLEX 作为我的求解器来求解线性程序。我想以某种方式访问​​最终的单纯形表，方法是将其输出到日志文件或将其保存到我的工作区中的变量中。以下脚本是我用来解决我的 LP 的。很可能，我可以将一个选项传递给 CPLEX 求解器以保存最终画面，但到目前为止，我的搜索一直没有结果。

谢谢。

我想找到一些可以通过单纯形法成功解决的现实生活问题的或多或少的详细描述。

谁能给我一些参考资料，我可以在其中找到可以成功使用单纯形法的实际任务的描述？

我不需要任何理论材料，因为我已经在我的大学完成了运筹学研究生的学习，所以我肯定知道一些关于这种方法的理论。

理论上 Simplex 可以用在很多领域。我想知道Simplex 目前在世界上用于哪些任务 。

我想知道如何连接下图中的点。

我有四变量成分数据，其中每一行代表一个样本，每个样本由不同比例的四个成分（4 列）组成。

可重现的例子：

理想情况下，我想按照它们在数据框中出现的顺序连接这些点。

我想这可以通过lines3d 或segments3d（库rgl）之类的东西来完成，但我看不到如何从Acomp 中提取（x，y，z）坐标。

我有下一个 LP 问题

通过使用 Cplex 对偶算法解决这个问题，我得到了一个最优解6250.但是检查了变量的降低成本，我得到了下一个结果

是否有可能在正值变量上降低成本？因为降低的成本值表示在变量的值在最优解中为正之前必须改进相应变量的目标函数系数多少，所以正值的降低成本对正值变量意味着什么？

我scipy.optimize.linprog用来解决一堆（约 6000 个）LP 问题，每个问题大约有 300 个参数。这段代码需要一段时间才能运行（比如 30 分钟，我想运行数百次），我想知道是否可以通过转换为编译语言（最好是 C++）来显着加快它的速度。

我知道许多 python 模块的源代码实际上是在 C 中（不确定scipy.optimize），这就是为什么我不确定我是否会看到速度的提升。有人有任何提示吗？

我正在寻找一个可以解决 LP 问题的带有公式（没有 VBA，没有求解器）的 Excel 表：

轴=b

0<=x

cx->min

使用 Solver 和 VBA，我可以做到，但我想要一个仅基于 Excel 公式的解决方案。或者证明不可能有这样的由公式组成的系统。效率并不重要。

我正在尝试开发一种算法，该算法将采用一些 x,y 坐标，然后按照最接近最远（从原点）的顺序输出它们，我不能将库用于单纯形函数，只需要一些逻辑帮助。

我想在 python 中使用内置改进的单纯形方法实现切割平面方法，然后在其上应用切割平面方法（使用 scipy.linprog 或纸浆来实现单纯形方法以获得可行的解决方案）

问题是需要显示所有方程和画面的单纯形解决方案，以便我可以解决切割平面方法的额外约束。但是，Linprog 只为我提供了 x 和松弛变量的最佳值的解决方案，它没有给我整个方程组（画面），我可以在这些方程组上选择一个非整数方程，然后应用切割。有没有一种方法可以让我在 Python 中使用内置的单纯形法，然后自己实现切割平面？

（我不想在纸浆中实现整数约束以获得整数解，我想自己在单纯形表的顶部实现切割平面）。

非常感谢您的帮助！

我有一个 30*40 的矩阵。假设矩阵中的组件用“P”指定，每个“P”的行和列的相关编号由“X”和“Y”相应地指定。我有一个模型，输出应该为我们提供 P、X 和 Y。如何定义将 P 与其确切的 X 和 Y 连接起来的约束（用于求解单纯形）？例如，我想说：

如果 X=1 且 Y=1 则 P= 0.1

如果 X=1 且 Y=2 则 P= 0.5

如果 X=1 且 Y=3 则 P= 0.8 依此类推。

我不希望模型返回与其在矩阵中的位置不匹配的 P。我怎样才能做到这一点？ 这是目标函数