HiGHS Python 快速教程1 条命令、3 步写出线性与整数规划求解代码【免费下载链接】HiGHSLinear optimization software项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/HiGHS想在 Python 里解线性规划LP、整数规划MIP或二次规划highspy 就能直接起步。它是 HiGHS 的 Python 接口几行代码建好模型一次调用拿到最优解不用碰底层 C 构建环境。一行装好pip install highspy安装时会自动带上 numpy 依赖PyPI 上提供 Python 3.9 到 3.14 的预编译 wheel装完即可使用用 conda-forge 的用户也能找到同名包。跑起来的第一眼先建一个两变量的线性规划用 highspy 提供的数学表达式写法import highspy h highspy.Highs() # 创建 HiGHS 实例 x1 h.addVariable() # 决策变量 x1连续、下界为 0 x2 h.addVariable() # 决策变量 x2 h.addConstr(x1 2*x2 80) # 第一条约束 h.addConstr(x1 4*x2 120) # 第二条约束 h.maximize(10*x1 25*x2) # 声明目标函数并开始求解 print(x1 , h.val(x1), x2 , h.val(x2))运行后终端会打印两个变量在最优解处的取值x1 40x2 20对应的最大目标值为 900。更完整的调用流程可以看仓库里的 examples/call_highs_from_python.py 特性深挖三种建模方式除了上面的数学表达式highspy 还支持把模型写成HighsLp结构体一次性传入或用矩阵式的addVars/addRows约束矩阵按压缩列格式填写。三种写法分别对应快速建模、批量导入数据和性能敏感的场景按手头数据的形态挑一种即可。直接从文件读入求解模型如果已是 MPS 或 LP 文件readModel()可以直接加载不必把系数抄进代码。求解后用getSolution()取变量值getInfo()取目标值、迭代次数等统计量。仓库自带的check/instances/avgas.mps是一个经典的汽油调和模型拿来做文件读入验证正合适。回调在求解过程中插手求解大型 MIP 时可以用setCallback()注册回调函数在目标值达到预设目标、或迭代次数超过阈值时中断搜索。做限时批量计算、或想自定义记录求解过程时这个机制很实用。用在哪些场景生产排产与配料排产计划、原料配比仓库里的 avgas 就是这类问题物流调度运输成本最小化、仓库选址、车辆路径安排投资组合在收益与风险约束下做资产配置电力调度机组开停与能量分配通常搭配整数变量highspy 把 HiGHS 的单纯形、内点与 MIP 求解器收进一组好调用的方法里真实业务里可以直接拿去用。参数细节、返回值状态码的完整说明见 Python 接口文档。【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
