LPKit é uma biblioteca Python para visualização e resolução de modelos de Programação Linear.
Ideal para fins didáticos, acadêmicos ou aplicações simples com:
✅ Região factível (método gráfico)
✅ Vetor gradiente e curvas de nível
✅ Método Simplex
✅ Ponto ótimo e valor da função objetivo
pip install lpkitOu para desenvolvimento local:
git clone https://github.com/pedroeckel/lpkit.git
cd lpkit
pip install -e .from lpkit import solve_with_graphics
model_text = '''
Max Z = 5*x1 + 2*x2
x1 <= 3
x2 <= 4
x1 + 2*x2 <= 9
x1 - 2*x2 <= 2
x1 >= 0
x2 >= 0
'''
solve_with_graphics(model_text, verbose={
"show_gradient": True,
"show_level_curves": True,
"show_objective_value": True,
"show_vertex_points": True,
"show_optimal_point": True
})from lpkit import solve_with_simplex
model_text = '''
Max Z = 5*x1 + 2*x2
x1 <= 3
x2 <= 4
x1 + 2*x2 <= 9
x1 - 2*x2 <= 2
x1 >= 0
x2 >= 0
'''
solve_with_simplex(model_text, verbose={
"simplex_tableau": True,
"entering_leaving": True,
"pivot": True,
"basic_vars": True,
"constraints_validation": True,
"z_per_iteration": True,
"history_summary": True
})Distribuído sob a Licença MIT.
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