Pulp求解TSP问题介绍及程序实现

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pulp是一个Python库，用于创建和求解线性规划和整数规划问题。它提供了一个简洁的语法，可以方便地定义决策变量、目标函数和约束条件，并调用不同的求解器来得到最优解或可行解。 pulp的主要特点有： 支持多种类型的决策变量，包括连续型、整数型、二进制型等。 支持多种内置或外部的求解器，包括CBC、GLPK、CPLEX、Gurobi等  支持导出和导入问题的LP格式或MPS格式 支持基于字典或列表的创建规划问题，适用于大规模的问题 。 支持对问题进行修改和重新求解，以实现灵活的建模 pulp可以用于解决各种实际应用中的优化问题，例如生产计划问题、运输分配问题等。 pulp基础介绍 用pulp定义一个简单的问题，需要以下几个步骤： 导入pulp模块 创建一个LpProblem对象， 指定问题的名称和目标函数的方向（最大化或最小化） 创建一些LpVariable对象， 指定变 ………………………………