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一、开源免费工具

1. GLPK (GNU Linear Programming Kit)

• 特点：

  • 支持线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）
  • 使用MathProg语言建模，可通过glpsol命令行求解
  • 适合中小规模问题，性能低于商业求解器

• 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：

  var x1 >= 0;
  var x2 >= 0;
  maximize obj: 0.6 * x1 + 0.5 * x2;
  s.t. c1: x1 + 2 * x2 <= 1;
  s.t. c2: 3 * x1 + x2 <= 2;
  solve;
  display x1, x2;
  end;
  

2. PuLP (Python库)

• 特点：

  • 基于Python，支持多种求解器（包括GLPK、CBC）
  • 语法简洁，适合熟悉Python的用户

• 适用场景：数据科学、自动化优化任务

• 示例：

  from pulp import *
  prob = LpProblem("Bike Production", LpMaximize)
  x = LpVariable("x"