Как я указывал ранее, линейное программирование предоставляет эффективный инструментарий для решения разнообразных экономических задач (детальнее здесь). Удивительно, но этот механизм несмотря на исключительную полезность не часто упоминается в литературе. В этой статье расскажу подробнее о технике решения соответствующих проблем с использованием языка Python и его библиотеки SciPy. Рассмотрим следующую задачу: “Найти оптимальное сочетание посевов пшеницы и кукурузы на участках различного плодородия площадью 100 и 200 га...

Видео урока: Имеем математическую модель задачи из урока 1 (https://dzen.ru/a/Y487JtOi7SyKcvFB?share_to=link) Целевая функция запишется в виде: f = 4Х1 + 2Х2 +4Х3 + 3Х4 (мах) Система ограничений на ресурсы: 10Х1 + 20Х2 +15Х3+18Х4≤250 0Х1 + 5Х2 + 8Х3+ 7Х4 ≤40 15Х1 + 18Х2 +12Х3+ 20Х4 ≤100 8Х1 + 12Х2 + 11Х3+ 10Х4 ≤80 Условия не отрицательности: Хj ≥0 (j=1,4) Необходимо систему ограничительных неравенств модели привести к канонической форме. В 1-м неравенстве (≤) вводим базисную переменную x5. В 2-м неравенстве (≤) вводим базисную переменную x6...