线性规划工具推荐篇 开源+商用 按需取用

一、开源免费工具

1. GLPK (GNU Linear Programming Kit)

• 特点：
  
     
  
  • 支持线性规划（LP）、混淆整数规划（MIP）   
    
  • 利用MathProg语言建模，可通过glpsol命令行求解   
    
  • 适合中小规模问题，性能低于贸易求解器  
    
    
  
• 适用场景：学术研究、小规模优化问题
  
  
• 安装：Linux (sudo yum install glpk)，Windows需手动安装
  
  
• 示例：
  
  1. var x1 >= 0;
  2. var x2 >= 0;
  3. maximize obj: 0.6 * x1 + 0.5 * x2;
  4. s.t. c1: x1 + 2 * x2 <= 1;
  5. s.t. c2: 3 * x1 + x2 <= 2;
  6. solve;
  7. display x1, x2;
  8. end;

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2. PuLP (Python库)

• 特点：
  
     
  
  • 基于Python，支持多种求解器（包罗GLPK、CBC）   
    
  • 语法简洁，适合认识Python的用户  
    
    
  
• 适用场景：数据科学、主动化优化使命
  
  
• 示例：
  
  1. from pulp import *
  2. prob = LpProblem("Bike Production", LpMaximize)
  3. x = LpVariable("x"

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