Я пытаюсь решить небольшую проблему, просто чтобы оптимизировать производство некоторых юнитов в игре, где Альфа - это коэффициент разнообразия (он определяет, как переменная может отличаться друг от друга):
import numpy as np
import scipy.optimize as opti
alpha = 0.05
C = np.array([-1,-1,-1,-1,-15,-3,-3,-4,0,0,0,0,0,0])
B = np.array([1600,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])
MatriceC = np.array([\
np.array([14-((1-alpha)*8),7-((1-alpha)*8),7-((1-alpha)*25),18-((1-
alpha)*12),30-((1-alpha)*30),40-((1-alpha)*40),18-((1-alpha)*1),76-((1-
alpha)*16),-1,0,0,0,0,0]),\
np.array([14-((1+alpha)*8),7-((1+alpha)*8),7-((1+alpha)*25),18-
((1+alpha)*12),30-((1+alpha)*30),40-((1+alpha)*40),18-((1+alpha)*1),76-
((1+alpha)*16),0,-1,0,0,0,0])*(-1),\
np.array([14-((1-alpha)*30),7-((1-alpha)*2),7-((1-alpha)*13),18-((1-
alpha)*7),30-((1-alpha)*30),40-((1-alpha)*40),18-((1-alpha)*24),76-((1-
alpha)*56),0,0,-1,0,0,0]),\
np.array([14-((1+alpha)*30),7-((1+alpha)*2),7-((1+alpha)*13),18-
((1+alpha)*7),30-((1+alpha)*30),40-((1+alpha)*40),18-((1+alpha)*24),76-
((1+alpha)*56),0,0,0,-1,0,0])*(-1),\
np.array([8-((1-alpha)*30),8-((1-alpha)*2),25-((1-alpha)*13),12-((1-
alpha)*7),30-((1-alpha)*30),40-((1-alpha)*40),1-((1-alpha)*24),16-((1-
alpha)*56),0,0,0,0,-1,0]),\
np.array([8-((1+alpha)*30),8-((1+alpha)*2),25-((1+alpha)*13),12-
((1+alpha)*7),30-((1+alpha)*30),40-((1+alpha)*40),1-((1+alpha)*24),16-
((1+alpha)*56),0,0,0,0,0,-1])*(-1)])
#print(help(opti.linprog))
print(np.shape(MatriceC))
print(np.shape(B))
opti.linprog(C,A_eq=MatriceC,b_eq=B) #This causes the error...
И я получаю в качестве вывода:
(6, 14)
(14,)
ValueError: Invalid input for linprog with method = 'simplex'. The number
of rows in A_eq must be equal to the number of values in b_eq
Учитывая форму матрицы, которую я получаю. Я не понимаю, что я делаю не так.
PS:
Я попытался добавить
MatriceC = MatriceC.T
Непосредственно перед вызовом linprog, и он все еще выдает ту же ошибку. Он изменил форму (6, 14) на (14, 6) (это логично)