数学建模学习(73):用Python敏感性分析,如此轻松简单

在当今世界,仅创建模型是不够的,我们还需要从不同方面对模型进行解释。
敏感性分析是一种探索特征变化对LP模型影响的方法。在这种方法中,我们将改变一个特征并保持其他特征不变,并检查对模型输出的影响。敏感性分析的主要目的是观察特征变化对 LP 模型最优解的影响。

我们通过以下 3 种方式进行敏感性分析,具体内容请参考目录内容:

  • 目标函数系数值的变化
  • 常数右侧值的变化。
  • 常数系数的变化。

文章目录

    • 一、什么是敏感性分析?
    • 二、什么时候做敏感性分析?
    • 三、影子价格
    • 四、松弛变量
    • 五、Python线性规划建模
      • 5.1 问题描述
      • 5.2 初始化模型
      • 5.3 定义决策变量
      • 5.4 定义目标函数
      • 5.5 定义约束
      • 5.6 求解模型
    • 六、敏感性分析:影子价格和松弛变量
    • 七、敏感性分析:再分析影子价格
    • 八、作业

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