在当今的商业环境中，数据科学与商业决策之间的桥梁至关重要。数据科学流程的结果通常是数据中的预测、模式和洞察（通常不考虑任何约束），但这对商业决策者来说还远远不够。数据科学输出必须输入到商业决策流程中，这涉及到一些优化，包括约束和决策变量，这些变量模拟了商业的关键方面。
在优化技术中，使用单纯形方法的线性优化被认为是最强大的之一，并被评为20世纪十大算法之一。作为数据科学从业者，掌握线性优化的实践知识非常重要，本文旨在通过Python的PuLP包演示其实现。为了使事情更有趣且易于理解，将通过一个实际的日常问题来学习这种优化技术。需要指出的是，所学的内容也适用于各种商业问题。
假设是一家超市连锁店的经营者——数据科学流程将预测预期销售额。然后，将使用这些输入创建一个优化的库存/销售策略。
TED是一个致力于传播思想的非营利组织。TED始于1984年，最初是一个技术、娱乐和设计交汇的会议，如今涵盖了几乎所有主题——从科学到商业到全球问题——超过100种语言。TED演讲由对其领域工作充满热情的专家进行，并且拥有丰富的信息。
现在，为了本文的目的，想象一下，如果有人有兴趣根据他们的约束（观看视频的时间和演讲的数量）创建他们最受欢迎TED演讲的观看列表。将看到如何实现Python程序以帮助以最优的方式创建观看列表。
PuLP是一个用Python编写的免费开源软件。它用于描述优化问题作为数学模型。PuLP可以调用众多外部LP求解器（CBC、GLPK、CPLEX、Gurobi等）来解决这个模型，然后使用Python命令来操作和显示解决方案。默认情况下，PuLP捆绑了CoinMP求解器。
从Kaggle下载包含所有TED演讲（2550个）的数据集，并读入数据框架。选择相关列的子集，结果数据集具有以下详细信息——演讲的索引、演讲的名称、TED事件名称、演讲持续时间（分钟）、观看次数（演讲受欢迎程度的代理）。
首先定义LP对象。prob变量被创建以包含问题公式。
# 创建决策变量
for index, row in data.iterrows():
decision_variables[index] = LpVariable(f"talk_{index}", cat='Binary')
# 定义目标函数
objective = lpSum([decision_variables[index] * row['views'] for index in data.index])
# 定义约束
constraints = [
lpSum([decision_variables[index] * row['duration'] for index in data.index]) <= total_time,
lpSum(decision_variables) <= max_talks
]
# 问题公式
prob = LpProblem("TED_Talks_Optimization", LpMaximize)
prob += objective
# 添加约束
for constraint in constraints:
prob += constraint