HiGHS线性优化求解器上手指南：免费LP求解，10分钟算出最省钱的配方

HiGHS线性优化求解器上手指南免费LP求解10分钟算出最省钱的配方【免费下载链接】HiGHSLinear optimization software项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/HiGHSHiGHS 是一款免费的线性优化求解器LP 求解引擎提供 Python、C、Julia 等接口。读完这篇你能把成本最低、指标达标这类问题写成几行 Python让 HiGHS 直接吐出最优解。什么场景下你需要LP求解器饲料厂要把原料 A、B 配成混合料A 每吨 2400 元B 每吨 3200 元要求总产量至少 10 吨蛋白总量至少 200 公斤A 蛋白含量 18%B 是 26%。手动试比例费时还容易算错。把它写成 LP——就是变量的线性组合 线性目标的数学模型——HiGHS 毫秒级给出最优配比。排班、运输调度、预算分配都是同一个套路定义变量、写约束、指定目标。HiGHS pip安装、源码编译与二进制按人群选型Python 用户一条命令装好最省事本文实战就用它pip install highspy只想命令行跑现成实例Linux 上apt install highs或下载官方预编译二进制解压即可可执行文件在/bin/highsC 开发者、要最新特性或 GPU 支持从源码编译git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/HiGHS cd HiGHS cmake -S. -B build cmake --build build --parallel详细编译选项HiPO 内点法、GPU 等见 安装文档。配方配比LP求解实战完整代码与预期输出决策变量x1 原料 A 用量吨x2 原料 B 用量吨。目标是最小化总成本约束是产量和蛋白量。import highspy # 创建 HiGHS 求解器实例 h highspy.Highs() # 定义两个决策变量obj 是目标函数里的成本系数元/吨 x1 h.addVariable(obj2400, name原料A) x2 h.addVariable(obj3200, name原料B) # 约束1混合料总产量至少 10 吨 # 约束2蛋白总量至少 200 公斤A 含量 18%B 含量 26% h.addConstrs( x1 x2 10, 0.18 * x1 0.26 * x2 2, ) # 最小化总成本并直接求解 h.minimize() # 取出状态、变量值和最优目标值 print(状态:, h.modelStatusToString(h.getModelStatus())) print(最低总成本:, h.getInfo().objective_function_value) print(原料A用量:, h.getSolution().col_value[0]) print(原料B用量:, h.getSolution().col_value[1])预期输出状态: kOptimal 最低总成本: 26000.0 原料A用量: 7.5 原料B用量: 2.5输出里每个数代表什么 ✅kOptimal求解状态找到了满足全部约束的最优解。若是kInfeasible说明约束互相矛盾比如要求同时至少 10 吨和至多 5 吨kUnbounded说明目标能无限优化忘了写上界26000.0最优目标值即最低总成本 26000 元2400×7.5 3200×2.57.5原料 A 采购 7.5 吨2.5原料 B 采购 2.5 吨代入验证7.5 2.5 10 吨达标蛋白 0.18×7.5 0.26×2.5 200 公斤刚好压线。求解器把便宜的 A 用到约束允许的极限剩下的蛋白缺口用最少的 B 补齐。判断求解状态、取变量值与最优目标值h.getModelStatus()返回状态码h.modelStatusToString(...)转成可读字符串程序里先判kOptimal再取数最稳h.getSolution().col_value是所有决策变量的取值数组col_dual是变量的对偶值h.getInfo().objective_function_value是最优目标值进阶读取MPS文件与配置求解选项手头已有标准 MPS 格式问题文件两行搞定h.readModel(check/instances/avgas.mps)然后h.run()。想控制求解行为单个选项用h.setOptionValue(time_limit, 30)批量配置则h.getOptions()改完h.passOptions(options)比如换内点法、加迭代上限。全部选项的含义在 选项文档 里按字母查。现在你手里有一个能算出最优配方的 LP 求解器。下一步建议把排班或运输表按变量、约束、目标三步填进 HiGHS先求 LP 放松解看量级再决定要不要加整数约束。【免费下载链接】HiGHSLinear optimization software项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/HiGHS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考